本文主要研究内容
作者魏伟,张磊（2019）在《基于深度学习的工业零件缺陷检测算法研究》一文中研究指出：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。
Abstract
sui zhao ke xue ji shu de fa zhan ,wo guo gong ye hua shui ping ye zai xun su di gao ,gong ye ling jian zhi liang de you lie jiang zhi jie ying xiang chan pin de xing neng ,zai tou ru shi yong qian you bi yao dui ling jian biao mian jin hang que xian jian ce 。bi zhe fen xi le chuan tong ling jian que xian jian ce fang shi de bu zu ,di chu yi chong ji yu shen du xue xi de ling jian que xian jian ce fang fa ,zai yuan you de BPshen jing wang lao suan fa zhong rong ru le ji yu shen du xue xi de LLENetsuan fa 。gai fang fa you xiao jie jue le jian ce xiao lv di 、jian ce su du man deng wen ti ,di gao le ling jian que xian jian ce de jing du 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自信息与电脑(理论版)的魏伟,张磊，发表于刊物信息与电脑(理论版)2019年18期论文，是一篇关于深度学习论文,缺陷检测论文,算法论文,神经网络论文,信息与电脑(理论版)2019年18期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自信息与电脑(理论版)2019年18期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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