本发明涉及一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法,岩渣作为掘进过程中主要的产物,包含丰富的信息,研究及工程实践表明可通过对岩渣的类别进行观测,实时推测刀盘的工作状况。通过图像识别岩渣种类以达到间接检测刀盘的目的,从而指导现场施工人员及时检查和更换刀具。相机在传送带上方采集图像,避开了恶劣的生产环境,同时还具有设备简单、损耗低、成本低、长时间监测等优点,以此为动机,该发明提出一种基于卷积神经网络的岩渣分类算法。为提取岩渣图像特征,该文首先根据预训练模型迁移学习参数,同时配合数据扩增方法,将扩增后的岩渣数据集作为卷积神经网络的输入,训练岩渣分类网络。为实现盾构机边缘端的算法部署,本发明还提出一种结合量化与剪枝的网络压缩方法,对网络进行了近乎无损的压缩,减小了参数量和计算量。
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