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【摘 要】
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针对现有汽车制造过程中外观质量检测环节存在的问题,提出通过深度学习算法完成对车辆外观质量检测方法的研究。利用深度学习算法在抗干扰性、识别精度、处理速度等方面的算法优势,将其应用在汽车实际生产过程中。首先对深度学习理论进行梳理与研究,确定合适的算法与模型;依据实际的生产场景特点来抽离实验场景构建所需核心要素,并完成实验环境的搭建;在获取原始图像之后,对其进行灰度映射、噪声滤波等预处理,同时完成对图像
【机 构】
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天津大学管理与经济学部,中国汽车技术研究中心有限公司,工业和信息化部装备工业发展中心,天津卡达克数据有限公司
【出 处】
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制造业自动化
【发表日期】
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2019年03期
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