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提出了一种基于残差网络和迁移学习的瓶坯表面质量检测方法,设计了一种采用ResNet的迁移学习网络模型,通过瓶坯图像采集平台来采集图像样本,通过图像增强方式扩展样本数量,实现瓶坯缺陷分类和识别。实验分析表明,该模型在瓶坯缺陷检测上具有可行性和一定的准确率。
基于残差网络和迁移学习的瓶坯表面质量检测研究
【摘 要】
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提出了一种基于残差网络和迁移学习的瓶坯表面质量检测方法,设计了一种采用ResNet的迁移学习网络模型,通过瓶坯图像采集平台来采集图像样本,通过图像增强方式扩展样本数量,实现瓶坯缺陷分类和识别。实验分析表明,该模型在瓶坯缺陷检测上具有可行性和一定的准确率。
【机 构】
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佛山职业技术学院
【出 处】
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机械工程与自动化
【发表日期】
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2021年02期
【基金项目】
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广东省攀登计划一般项目(pdjh2020b1221),广东省教育厅普通高校特色创新课题(2019GKTSCX117),广东省教育厅人工智能重点领域课题(2019KZDZX1029),佛山市教育局立项项目(2019XJZZ06)
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