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| 基于人工智能的磁芯产品缺陷检测与分类技术 | |
| 作者姓名： | 俞永方 吴珏 雷明根 吴显德 |
| 作者单位： | 浙江华是科技股份有限公司;浙江理工大学 |
| 基金项目： | 传统产业智能融合技术研究及应用-基于AI的磁芯产品缺陷检测与分类成套设备关键技术研究,项目编码:2019C01123。 |
| 摘 要： | 本文提出了一种基于人工智能的缺陷检测与分类方法,实现了磁芯产品优劣的实时检测以及分类。实验数据表明,利用全卷积神经网络所设计的检测算法,识别精度高达98%,识别速率相较于人工提升了5倍,有较强的实际意义。 |
| 关 键 词： | 人工智能 磁芯 缺陷检测 全卷积神经网络 |
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