GAN在齿轮箱检测中的代码

生成对抗网络 (GAN) 在齿轮箱检测中的应用通常涉及图像处理和机器学习技术。它们可以用于识别、检测齿轮箱中的异常情况，比如磨损、裂纹或其他损坏。在实际的代码实现中，可能会包括以下几个步骤：

1. 数据准备：首先需要收集齿轮箱的图像数据集，其中包含正常状态和故障状态的样本。

import os
import numpy as np
from skimage.io import imread

data_dir = 'gearbox_images'
normal_samples = [imread(os.path.join(data_dir, f)) for f in os.listdir(data_dir) if 'normal' in f]
abnormal_samples = [imread(os.path.join(data_dir, f)) for f in os.listdir(data_dir) if 'abnormal' in f]

2. 数据预处理：将图像转换为适合GAN训练的格式，并进行归一化。

normal_data = preprocess(normal_samples)
abnormal_data = preprocess(abnormal_samples)

train_dataset, val_dataset = train_test_split(normal_data + abnormal_data)

3. 构建GAN模型：这通常包括一个生成器（Generator）负责生成类似真实样本的图片，以及一个判别器（Discriminator）判断输入图像是真还是假。

class Discriminator(nn.Module):
    # 省略实际的卷积神经网络结构定义

generator = Generator()
discriminator = Discriminator()

optimizer_G = torch.optim.Adam(generator.parameters(), lr=0.0002)
optimizer_D = torch.optim.Adam(discriminator.parameters(), lr=0.0002)

4. 训练过程：通过交替优化生成器和判别器，让生成器学会制造看起来像真的齿轮箱图像，而判别器则提高分辨真假的能力。

for epoch in range(num_epochs):
    # Train Discriminator
    discriminator.train()
    # ... 更新判别器 ...

    # Train Generator
    generator.train()
    # ... 使用判别器反馈优化生成器 ...

5. 齿轮箱检测：在测试阶段，使用经过训练的生成器生成齿轮箱图像，然后判别器来判断其是否存在问题。

test_image = generator.generate_one_sample()
prediction = discriminator(test_image)
is_abnormal = prediction > 0.5