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基于卷积神经网络的卷烟小盒外观检测研究
文献摘要：
文章基于卷积神经网络(CNN),模拟人脑对图像的识别过程,实现了对卷烟小包外观检测.卷积神经网络所使用数据集采集自某卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统,经过人工对图像进行分类,获得小包外观良好与缺陷的数据集.将数据集随机生成90％的训练集与10％的验证集,将训练集送入卷积神经网络进行特征提取与分类.经过网络学习与测试,使用新的数据集,小包外观识别准确率可达99.15％,效果较好.
文献关键词：
卷积神经网络;卷烟;小盒外观检测
中图分类号：
作者姓名：
刘巍
作者机构：
红云红河烟草(集团)有限责任公司昆明卷烟厂,云南 昆明 650202
文献出处：
引用格式：
[1]刘巍-.基于卷积神经网络的卷烟小盒外观检测研究)[J].科技创新与应用,2022(03):39-41,44
A类：
小盒外观检测,FOCKE
B类：
卷烟小盒,拟人,人脑,识别过程,小包,使用数据,数据集采,卷烟厂,FXS,机型,成像检测,训练集,验证集,送入,网络学习,识别准确率
AB值：
0.265572
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