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针对人工检测缺陷时间慢和错检率高的缺点,提出将卷积神经网络应用于机械零件表面缺陷检测,该方法首先对图像进行预处理操作,然后利用图像块数据集用卷积神经网络进行训练,研究网络参数,确定网络模型,最后测试。实验结果表明,该方法在机械零件缺陷检测上面具有较为理想的准确率。
基于卷积神经网络的机械零件表面缺陷分类
【摘 要】
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针对人工检测缺陷时间慢和错检率高的缺点,提出将卷积神经网络应用于机械零件表面缺陷检测,该方法首先对图像进行预处理操作,然后利用图像块数据集用卷积神经网络进行训练,研
【机 构】
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上海理工大学机械工程学院
【出 处】
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农业装备与车辆工程
【发表日期】
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2019年11期
【基金项目】
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上海市科委科研计划项目(17060502600)
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