적요: 눈거리 제거 또는 제거가 지연되면 냉각/열 펌프 장치의 에너지 소비가 증가하고 안정성이 감소하며 고장률이 증가합니다. 얼음 상태를 정확하게 확인하고 적시에 제거하는 것은 냉각/열 펌프 성능을 향상시키는 중요한 방향입니다. 디지털/스마트 기술을 기반으로 얼음 상태를 확인하는 방법은 좋은 잠재력을 보여주지만 현재 기술은 복잡한 조건에서 정확도가 현저히 낮아져 개선이 시급합니다. 이를 바탕으로 증발기 표면 이미지의 질감 특성을 이용하여 회색 공존 행렬을 추출하고 향상된 참새 알고리즘 최적화와 극한 학습 기계를 결합한 지능적인 확인 방법을 제시합니다. 촬영 각도, 조명 강도 등의 외부 조건의 영향을 피하기 위한 뛰어난 적응성을 보입니다. 실험 설비를 구축하고 복잡한 조건에서 3가지 냉각 상태에서 4125개의 증발기 이미지를 촬영하여 새로운 방법을 검증하고 비교 연구했을 때 결과는 서로 다른 조건에서의 확인 정확도가 95%에 근접하거나 높을 수 있으며 현재의 방법보다 5% ~ 35% 높습니다. 이 방법은 안정성이 높고 비용이 낮으며 우수한 응용 잠재력을 보입니다.

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