论文摘要
随着科学技术的发展,我国工业化水平也在迅速提高,工业零件质量的优劣将直接影响产品的性能,在投入使用前有必要对零件表面进行缺陷检测。笔者分析了传统零件缺陷检测方式的不足,提出一种基于深度学习的零件缺陷检测方法,在原有的BP神经网络算法中融入了基于深度学习的LLENet算法。该方法有效解决了检测效率低、检测速度慢等问题,提高了零件缺陷检测的精度。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 魏伟,张磊
关键词: 深度学习,缺陷检测,算法,神经网络
来源: 信息与电脑(理论版) 2019年18期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 机械工业,计算机软件及计算机应用,自动化技术
单位: 沈阳科技学院信息与控制工程系
基金: 2019年沈阳市科技创新智库决策咨询课题“基于深度学习的工业产品缺陷检测研究”（项目编号：189）
分类号: TH161.1;TP391.41;TP183
页码: 32-34
总页数: 3
文件大小: 2213K
下载量: 401
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