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摘要
在不同的光照环境下，对电梯曳引轮的磨损量进行非接触式测量时存在误差较大这一问题，为此，提出了一种基于改进DeepLabV3的曳引轮磨损自动测量算法。首先，构建了曳引轮绳槽的物理模型，基于采集到的曳引轮绳槽图片，建立了曳引轮绳槽数据集；然后，采用融合SEnet和ECAnet双注意力机制的DeepLabV3s模型，对数据集进行了训练，实现了钢丝绳与曳引轮的分类目标；提出了一种融合曳引轮图像特征的图像处理算法，用相关匹配法识别并截取了目标区域，定位到磨损点，并计算了其磨损量；最后，为了对上述算法的性能进行验证，搭建了测量实验平台，进行了算法的鲁棒性验证和误差分析实验。实验结果表明：采用该算法进行测量所得绝对误差小于0.049 mm，均方根误差小于0.044 mm，且算法运行时间小于2.50 s。研究结果表明：与传统测量方法相比，该自动测量方法具有高精度、自动化、非接触的特点，能适应不同光照环境，快速、准确地测量曳引轮绳槽的磨损量，解决了不同光照环境下的曳引轮磨损非接触式测量问题。
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