96.99%识别准确率
通过双注意力机制自动提取磨损特征，摆脱手动标定，在工业相机原始图像上实现高效准确的分类。
Zhou, Jiaqi · 岳彩旭 · 刘献礼 · Xia, Wei · 魏旭东 · Jiaxu, Qu · Liang, Steven Y. · Wang, Lihui
Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 2023
网络自适应感知不同磨损类别的权重，直接从输入图像中恢复特征，无需人工提取或标定。
在三轴铣床硬质合金刀具上实验验证，分类精度高，能满足实际工业场景下的刀具状态监测需求。
模型可直接利用工业相机采集的原始数据进行分类，无需额外图像预处理或特征工程。