福建南方路面机械申请基于深度学习的振动筛筛网破损监测专利，可实现振动筛筛网状态跟踪监测

<p>金融界2024年12月21日消息，国家知识产权局信息显示，福建南方路面机械股份有限公司与华侨大学申请一项名为“一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置”的专利，公开号 CN 119152295 A，申请日期为2024年11月。</p><p>专利摘要显示，本发明涉及混凝土搅拌技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法及装置。一种基于深度学习的振动筛筛网破损监测方法，在机制砂经过筛网过滤后的单级下料溜道上方搭建图像采集平台，采集下落过程中的堆叠机制砂图像；将筛网破损前后采集的图像制作成二分类数据集，输入轻量型卷积神经网络中训练获取分类模型，并将分类模型部署在边缘计算机上构建在线监测系统；系统实时分析采集到的图像，判别为筛网破损后的图像达到一定数量时系统发出筛网破损警报。本发明可以实现振动筛筛网状态跟踪监测，直观掌握筛网的破损程度，及时更换破损筛网以保障机制砂的生产质量。</p>