【摘 要】
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传统的图像处理方法不能准确地对环锭纺细纱机细纱断头进行检测,而经典的深度学习模型直接用于细纱断头的检测其效果也不甚理想,针对这些问题,提出一种基于卷积神经网络的DBYC分类模型,该模型包括改进深度可分离卷积核、提出通道交换操作、添加局部响应值归一化层和使用Dropout层。最后,将模型部署在CPU处理器上。试验结果表明,该模型具有更好的识别效果和更强的泛化能力。
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传统的图像处理方法不能准确地对环锭纺细纱机细纱断头进行检测,而经典的深度学习模型直接用于细纱断头的检测其效果也不甚理想,针对这些问题,提出一种基于卷积神经网络的DBYC分类模型,该模型包括改进深度可分离卷积核、提出通道交换操作、添加局部响应值归一化层和使用Dropout层。最后,将模型部署在CPU处理器上。试验结果表明,该模型具有更好的识别效果和更强的泛化能力。
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