【摘 要】
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近年来，国内企业不断转型，生产方式日趋智能化。要同时做到效率提升和控制成本仍是一大挑战。传统的工业质检系统难以实现产品的在线检测，并且对环境适应能力较差，难以满足复杂多变的检测需求。本文利用机器视觉和深度卷积神经网络算法实现对产品的实时监测和质量鉴别，从而达到提高效率和控制成本的目的。采用深度学习模型的机器视觉检测方法可以提高检测精度、鲁棒性以及通用性，具有广阔的应用前景。
【基金项目】
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苏州市科技计划前瞻性应用研究项目（No.SYG201903）； 2021年江苏省大学生创新创业训练计划项目（No.202112686016Y）； 苏州工业职业技术学院科研启动经费项目（No.2019kyqd001）资助；
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近年来，国内企业不断转型，生产方式日趋智能化。要同时做到效率提升和控制成本仍是一大挑战。传统的工业质检系统难以实现产品的在线检测，并且对环境适应能力较差，难以满足复杂多变的检测需求。本文利用机器视觉和深度卷积神经网络算法实现对产品的实时监测和质量鉴别，从而达到提高效率和控制成本的目的。采用深度学习模型的机器视觉检测方法可以提高检测精度、鲁棒性以及通用性，具有广阔的应用前景。
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