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钢设备质量检测环节中,首先需要进行外部检测,查看设备表面是否存在裂缝等异常。针对以上场景,提出了一种基于深度学习的钢表面缺陷检测方法,以卷积神经网络(CNN)作为识别算法,构建了缺陷检测规则。实验结果表明,该方法能有效提高花卉识别的准确性。
基于卷积神经网络的钢表面缺陷检测方法
【摘 要】
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钢设备质量检测环节中,首先需要进行外部检测,查看设备表面是否存在裂缝等异常。针对以上场景,提出了一种基于深度学习的钢表面缺陷检测方法,以卷积神经网络(CNN)作为识别算法,构建了缺陷检测规则。实验结果表明,该方法能有效提高花卉识别的准确性。
【机 构】
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南京金陵亨斯迈新材料有限责任公司
【出 处】
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工业控制计算机
【发表日期】
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2020年08期
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