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智能工业质检与分拣系统设计与实现
文献摘要：
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.
文献关键词：
深度学习;工业质检;机器视觉;卷积神经网络;缺陷检测
中图分类号：
作者姓名：
卜晓然;宁玉玺;吴运其;李春华;罗颖;艾旭升
作者机构：
苏州工业职业技术学院 江苏 苏州 215104
文献出处：
引用格式：
[1]卜晓然;宁玉玺;吴运其;李春华;罗颖;艾旭升-.智能工业质检与分拣系统设计与实现)[J].福建电脑,2022(08):80-83
A类：
B类：
智能工业,工业质检,分拣系统,系统设计与实现,国内企业,要同,控制成本,质检系统,难以实现,在线检测,环境适应,深度卷积神经网络算法,算法实现,提高效率,深度学习模型,机器视觉检测,高检,检测精度,通用性,缺陷检测
AB值：
0.354215
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