基于3D图像分割的深度学习摩轮类型识别方法

滕丽娟

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基于3D图像分割的深度学习摩轮类型识别方法

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本文为对生产线上的摩托车轮毂进行分拣,开发了基于深度学习系统的摩轮类型识别系统。在图片预处理的过程中,使用3D线扫描激光位移传感器的三维轮毂信息对轮毂2D图像进行分割,去除摩轮图片背景中的辊道,提高图像分割效果。通过建立基于EfficientNet的深度学习网络训练和判别摩轮的型号,达到99.8%的识别率。通过实践表明,使用3D图像分割预处理和EfficientNet网络模型,训练速度快,识别不同的摩轮准确率高,模型能够很好防止过拟合,有较高的实际工程应用价值。

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来源
《电子技术与软件工程》|2021年第4期|P.136-138|共3页
作者
滕丽娟;
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作者单位

浙江同济科技职业学院浙江省杭州市311200;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类计算技术、计算机技术;
关键词
深度学习; 3D线激光位移传感器; 3D图像分割; 摩轮类型识别;

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