异常检测工业项目

异常检测是一个基于机器学习的方法，用于从大量数据中识别各种元素和对象。该方法通过区分属性检查多个对象，并检测与另一个数据集不相似的对象。异常检测在安全、医疗、工业等多个领域有着成功的应用，以及在人类在识别区分属性时可能失败的几乎所有任务中。本文提出了一种机械元素异常检测方法，该方法识别出四百张图像中区分的对象。进行了多次实验以检测这400张图像中的异常。训练模型采用双向LSTM，获得由十二个特征组成的特征向量，选定并提取的特征通过预定义算法处理。数据集经过人工标注并存储特征。在图像测试中，研究在检测工业元素的异常时获得了98%的准确率。该系统可以在存在不同颜色和其他属性的情况下检测异常。通过向数据库添加更多图像和加深学习模型，可以提高准确率。研究可以扩展到多种实施，包括多学习实施，应用于其他各种元素。