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面向視覺檢測的深度學(xué)習(xí)圖像分類網(wǎng)絡(luò)及在零部件質(zhì)量檢測中應(yīng)用

劉桂雄; 何彬媛; 吳俊芳; 林鎮(zhèn)秋 華南理工大學(xué)機(jī)械與汽車工程學(xué)院; 廣東廣州510640; 華南理工大學(xué)物理與光電學(xué)院; 廣東廣州510640; 廣州市華頡電子科技有限公司; 廣東廣州510663

摘要：基于深度學(xué)習(xí)圖像分類是視覺檢測應(yīng)用的基本任務(wù).該文系統(tǒng)總結(jié)基于模型深度化圖像分類網(wǎng)絡(luò)、基于模型輕量化圖像分類網(wǎng)絡(luò)及其他優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)主要思想、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)技術(shù)、技術(shù)指標(biāo)、應(yīng)用場景,指出網(wǎng)絡(luò)模型深度化、輕量化分別有助于提高圖像分類準(zhǔn)確性、實時性.最后,面向零部件質(zhì)量檢測需求,應(yīng)根據(jù)其類型多少、結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度、特征異同等特點,結(jié)合實時性要求,選擇合適的圖像分類網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建零部件質(zhì)量智能檢測系統(tǒng).

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