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文章提出了基于深度学习的零件识别方法。文章首先对不同零件进行采样或者搜集,得到的样本做成训练集和测试集,再通过深度学习网络对样本进行训练及测试,得到识别模型,最后进行零件的识别。识别结果可以获得零件的种类和位置信息。该方法能够解决零件的定位和分类问题,可以应用于工业生产过程中。
基于深度学习的工业零件识别
【摘 要】
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文章提出了基于深度学习的零件识别方法。文章首先对不同零件进行采样或者搜集,得到的样本做成训练集和测试集,再通过深度学习网络对样本进行训练及测试,得到识别模型,最后进
【机 构】
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长安大学
【出 处】
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信息通信
【发表日期】
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2018年11期
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