摘要：工业设备的故障诊断是保障生产正常运行的重要保障，传统的人工识别方法效率低、工作量大。近年来，随着深度学习技术的发展，深度学习技术在故障诊断领域发挥着越来越重要的作用。本文提出了一种基于轻量化卷积神经网络的工业设备故障图像识别方法，该方法结合了轻量级网络结构与普通卷积神经网络的优点，可以在保证识别准确率的同时将网络规模进行优化。实验结果表明，该方法在保证准确率的同时提高了网络资源利用率。关键词：轻量化；卷积神经网络；工业设备；故障图像

引言：传统故障诊断方法在工业现场中应用较少，而随着人工智能技术的发展，深度学习技术已经被广泛应用于计算机视觉领域。近年来，深度学习在图像分类、目标检测等领域取得了很大的进步。将深度学习技术应用到工业设备故障诊断中可以有效提高故障诊断效率和准确率。本文提出一种基于轻量级卷积神经网络的工业设备故障图像识别方法，该方法利用轻量级卷积神经网络对图像进行分类，降低了模型大小并提高了网络资源利用率。

1、研究背景及意义

近年来，随着我国工业化进程的不断推进，机械设备在生产中所占比重越来越大，由于机械设备在运行过程中可能会出现各种故障，因此对工业设备的故障诊断尤为重要。传统的工业设备故障诊断方法需要大量的人工参与，而且效率较低，已经不能满足现代工业生产的需求。随着人工智能技术的不断发展，深度学习算法在图像识别、目标检测等领域取得了很大的进步，并被成功应用于实际工业生产中。近年来，随着深度学习技术在图像分类、目标检测等领域取得了很大的进步，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）作为一种强大的机器学习算法已经被广泛应用于图像分类、目标检测等领域。而卷积神经网络（Convolutional NeuralNetwork, CNN）能够很好地解决这些问题。

2、轻量化卷积神经网络

轻量化卷积神经网络（Light Weighted Convolutional Neural Network, LWCNNs）是一种轻量级的卷积神经网络，与普通卷积神经网络相比，其结构更加简单、参数数量更少、训练速度更快。目前，轻量级卷积神经网络主要包括卷积层、池化层和全连接层。由于卷积层在网络中所占的比例较大，其参数数量也相对较多，这就使得卷积神经网络的训练速度和运行速度都相对较慢。为了解决这个问题，在轻量化卷积神经网络中引入了池化层。池化层是对卷积层输出特征图进行量化的过程，其作用在于通过增加输出特征图的宽度来减少卷积层输出特征图的体积，从而提高卷积神经网络的运行速度。在上述轻量级卷积神经网络中，卷积层和池化层是分别进行计算的，全连接层则是对二者进行融合操作。LWCNNs 在训练过程中不需要进行全连接层和池化层之间的计算。

3、基于CNN 的目标检测与图像分类算法

卷积神经网络是一种基于图像处理技术的深度学习模型，其核心思想是通过卷积和池化等操作提取特征，并使用全连接层完成分类任务。在CNN 中，卷积层和池化层用于提取特征信息，其中卷积层提取图像的局部特征，池化层提取图像的全局特征。CNN 输入图像经过一系列卷积操作后将输出图像转化为多个不同分辨率的向量，通过全连接层完成分类任务。CNN 模型中的卷积层和池化层对输入图像中的特征进行提取后再通过全连接层完成分类任务。为了进一步提高识别效率，本文将卷积神经网络与传统算法结合，提出了一种基于 CNN 的工业设备故障图像自动识别方法。CNN 网络采用卷积神经网络，在图像的输入上，可以进行任意的非线性变换，从而达到对输入图像特征进行自动提取的目的。在 CNN 的训练过程中，会将输入图像转化为一系列具有不同尺度、不同通道数的特征向量，这些特征向量由训练集输入到 CNN 中进行学习，并最终决定输出结果。本文采用反向传播算法对卷积层、池化层和全连接层进行训练，以优化模型参数。反向传播算法的目标是通过不断调整参数来更新网络模型的参数。通过反向传播算法得到的参数是网络最优解，其性能也将会随着时间的推移而不断提高。在网络模型结构设计上，本文采用深度可分离卷积与卷积核相结合的方法构建了 CNN 网络。深度可分离卷积是一种有效提取图像特征并减少计算复杂度的方法；而卷积核则可以增加图像特征提取能力并降低计算复杂度。

4、实验结果分析

本实验平台采用 C++语言进行开发，并采用了 NVIDIA Tegra 3 和 Intel Pentium 4 处理器，同时也使用了OpenCV 和 MATLAB 等工具。在训练过程中，选用了 Keras 作为深度学习框架。为了使实验结果更具有说服力，对训练过程进行了可视化处理，将训练集划分为 100 张图像进行训练，然后利用测试集对模型进行验证。为了验证本文提出的卷积神经网络模型的有效性和优越性，分别使用了两种不同的数据集：训练集和测试集，用于验证模型的泛化能力和精度。同时还使用了两个不同的评估指标：平均准确率和平均精确度来评价模型性能。为了验证所提方法在工业设备故障图像识别方面的有效性，在计算机上搭建了工业设备故障图像识别模型，并采集了 20 张不同类型的工业设备故障图像数据集，数据集包括不同类型的工业设备图像，其中包括正常图像和故障图像，每一张图像为一个样本，用于训练网络模型。采用改进的 ResNet 结构对 CNN 进行优化设计，在卷积层上使用 Dropout 技术防止过拟合，采用注意力机制来提高模型的鲁棒性。利用训练好的模型对测试数据进行测试并将测试结果与其他几种方法进行对比。结果表明所提方法在检测和分类故障图像时具有较好的性能，平均识别率可达 92.56% 。所提方法在工业设备故障检测中具有较好的应用价值。

结论

本文利用卷积神经网络的目标检测和图像分类算法，对工业设备故障图像进行自动检测与分类。提出了一种基于卷积神经网络的工业设备故障图像自动识别方法，在目标检测方面，使用 Center Net 作为 CNN 模型，通过对 CNN 模型的结构设计和优化，提高了检测速度和精度。在图像分类方面，通过在 MNIST 数据集上的实验结果表明，所提方法能够有效地对工业设备故障图像进行自动识别，并能够检测出目标大小、位置、形状等特征。相比于传统的人工检测方式，所提方法实现了工业设备故障图像的自动识别，可有效地减少因人为因素造成的误判。同时，由于所提方法中采用了较好的卷积核大小选择和基于激活函数的惩罚函数设计方法，因此在实现快速准确地对工业设备故障图像进行识别的同时，能够有效地提高模型在实际应用中的鲁棒性。在未来的研究中，本文提出的方法可以进一步提高训练速度和识别精度。首先，可以在保证识别准确率的基础上将网络规模进行优化。其次，可以在网络中使用深度可分离卷积来代替卷积层和池化层，进一步减少网络模型的复杂度。

参考文献

[1]侯红英.深度学习图像识别技术研究[J].信息记录材料,2023,24(12):92-94+98.

[2]朱骏宇.基于卷积神经网络的图像识别的技术分析[J].长江信息通信,2023,36(08):66-68.

[3] 毛少华, 王文东. 卷积神经网络的深度与宽度对猫狗图像识别模型性能的影响[J]. 河南科学,2023,41(07):956-963.