面向视觉检测的深度学习图像分类网络及在零部件质量检测中应用

刘桂雄; 何彬媛; 吴俊芳; 林镇秋

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面向视觉检测的深度学习图像分类网络及在零部件质量检测中应用

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基于深度学习图像分类是视觉检测应用的基本任务.该文系统总结基于模型深度化图像分类网络、基于模型轻量化图像分类网络及其他优化网络主要思想、网络结构、实现技术、技术指标、应用场景,指出网络模型深度化、轻量化分别有助于提高图像分类准确性、实时性.最后,面向零部件质量检测需求,应根据其类型多少、结构复杂程度、特征异同等特点,结合实时性要求,选择合适的图像分类网络构建零部件质量智能检测系统.

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来源
《中国测试》 |2019年第7期|1-10|共10页
作者
刘桂雄; 何彬媛; 吴俊芳; 林镇秋;
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作者单位

华南理工大学机械与汽车工程学院;

广东广州 510640;

华南理工大学机械与汽车工程学院;

广东广州 510640;

华南理工大学物理与光电学院;

广东广州 510640;

广州市华颉电子科技有限公司;

广东广州 510663;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
图像分类; 深度学习; 视觉检测; 零部件质量检测;

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