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| 基于深度学习的陶瓷衬垫码片识别研究 | |
| 引用本文： | 魏智锋,肖书浩,蒋国璋,叶荟坤.基于深度学习的陶瓷衬垫码片识别研究[J].机械制造,2021,59(5):45-49. |
| 作者姓名： | 魏智锋 肖书浩 蒋国璋 叶荟坤 |
| 作者单位： | 武汉科技大学机械自动化学院冶金装备及其控制教育部重点实验室 武汉430081;武昌首义学院机械与自动化学院 武汉430068 |
| 摘 要： | 传统的陶瓷衬垫码片识别主要依赖于人工,由人工手动摆正方向错误的码片,识别效率低,还有可能形成错检、漏检,造成后续工程问题.对此,提出一种基于深度学习的陶瓷衬垫码片识别方法.这一方法通过预训练的Mask区域卷积神经网络对已标记的样本进行试验,使用Res Net-50网络进行特征提取,调节神经网络的结构,并计算求解.在研究... |
| 关 键 词： | 深度学习 陶瓷衬垫 码片 识别 研究 |
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