应用卷积神经网络的锂电池极片涂布缺陷分类

机译：深度卷积神经网络在注意力缺陷/多动障碍分类中的应用：数据增强与卷积神经网络转移学习

机译：基于稀疏分解的锂电池极片缺陷识别

机译：将带有最佳参数设计应用于自动检测系统的支持向量机，用于在发光二极管芯片表面上进行分类微缺陷

机译：基于深度卷积神经网络的边缘计算加速缺陷分类，应用在滚动图像检查中的应用

机译：卷积神经网络在涂料缺陷分类中的应用

机译：使用深度卷积神经网络对胸部X光片进行自动异常分类

机译：基于多尺寸融合和PSO-SVM的锂电池极片的表面缺陷检测和识别

机译：嵌入式Linux（商标）片上系统的卷积神经网络：方法论和性能基准。

机译：液晶显示面板的彩色滤光片的涂布机构，缺陷校正装置，涂布方法和缺陷校正方法

机译：基于卷积神经网络的图像合成模式选择与缺陷分类

机译：基于卷积神经网络的模型选择和图像融合的缺陷分类