基于卷积神经网络模型的缺陷图像分级学习系统设计

倪凡; 曾路; 黄莉雅

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基于卷积神经网络模型的缺陷图像分级学习系统设计

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为解决缺陷识别图像中由于节点模糊识别行为而造成的局部性缺陷问题,设计了基于卷积神经网络模型的缺陷图像分级学习系统.以CNN框架作为卷积神经网络的建立支持条件,借助光电编码器,实现对模糊识别节点的分级化处理,完成缺陷图像分级学习系统的硬件执行环境搭建.通过划分缺陷图像画面中既定识别区间的方式,处理已提取的必要模糊性学习节点,将所有图像参量传输至数据库单元中,实现对整体软件执行环境的管理,联合相关硬件设备结构,完成基于卷积神经网络模型的缺陷图像分级学习系统设计.实验结果表明,应用新型分级式学习系统,缺陷图像数据在单位时间内的累积量降低至5.3×108 t,节点识别准度却提升至86％,有效避免了出现局部性节点模糊识别的行为.

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来源
《电子设计工程》 |2021年第8期|85-89|共5页
作者
倪凡; 曾路; 黄莉雅;
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作者单位

贵州电网有限责任公司信息中心贵州贵阳550003;

贵州电网有限责任公司信息中心贵州贵阳550003;

贵州电网有限责任公司信息中心贵州贵阳550003;

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正文语种 chi
中图分类 TN929;
关键词
卷积神经网络; 缺陷图像; 分级学习; CNN框架; 光电编码器; 缺陷区间;

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