| 改进的AlexNet模型在玻壳缺陷检测中的应用 |
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| 引用本文： | 艾婷,史晋芳,向伟. 改进的AlexNet模型在玻壳缺陷检测中的应用[J]. 制造业自动化, 2020, 0(5): 54-56,60 |
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| 作者姓名： | 艾婷 史晋芳 向伟 |
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| 作者单位： | 西南科技大学制造科学与工程学院;特殊环境机器人技术四川省重点实验室 |
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| 基金项目： | 国防科工局核能开发科研项目([2016]1295)。 |
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| 摘 要： | 针对玻壳缺陷检测的准确率不高的问题,提出了一种基于改进AlexNet的玻壳缺陷检测模型。该模型在AlexNet网络模型基础上,引入1×1卷积、通道洗牌卷积层和残差网络,优化了模型的结构。将改进前后的模型分别对玻壳图库随机抽取的玻壳图片进行测试,实验结果表明:改进后的模型能够识别玻壳残缝、破口、污点等缺陷,识别准确率达95.9%。改进后的AlexNet模型在玻壳缺陷识别具有良好的适用性。
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| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 AlexNet模型 玻壳检测 |
Application of improved alexNet model in defect detection of glass shell |
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| AI Ting,SHI Jin-fang,XIANG Wei. Application of improved alexNet model in defect detection of glass shell[J]. Manufacturing Automation, 2020, 0(5): 54-56,60 |
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| Authors: | AI Ting SHI Jin-fang XIANG Wei |
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