一种基于Lightweight CNN与SVM的磨粒两阶段识别方法

摘要

本发明提供一种基于Lightweight CNN与SVM的磨粒两阶段识别方法，能够在提高磨粒识别效率的同时，提高磨粒识别的准确率。所述方法包括：构建用于磨粒识别的层级模型，其中，层级模型的第一级模型为轻量化卷积神经网络，第二级模型为支持向量机模型；将磨粒图库中标签为疲劳磨粒与滑动磨粒的磨粒类型统一标定为FoS磨粒，利用统一标定后的磨粒图库对第一级模型进行训练，训练好的第一级模型用于实现磨粒四分类；其中，标签包括：非金属磨粒、切削磨粒、球形磨粒、疲劳磨粒和滑动磨粒；针对分类结果为FoS磨粒的磨粒图像，提取磨粒的径向边缘因子，基于提取的径向边缘因子训练第二级模型，训练好的第二级模型用于实现FoS磨粒的再分类。本发明涉及磨粒智能识别领域。