【摘 要】
:
本文提出了一种基于人工智能的缺陷检测与分类方法,实现了磁芯产品优劣的实时检测以及分类。实验数据表明,利用全卷积神经网络所设计的检测算法,识别精度高达98%,识别速率相较于人工提升了5倍,有较强的实际意义。
【机 构】
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浙江华是科技股份有限公司,浙江理工大学
【基金项目】
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传统产业智能融合技术研究及应用-基于AI的磁芯产品缺陷检测与分类成套设备关键技术研究,项目编码:2019C01123
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本文提出了一种基于人工智能的缺陷检测与分类方法,实现了磁芯产品优劣的实时检测以及分类。实验数据表明,利用全卷积神经网络所设计的检测算法,识别精度高达98%,识别速率相较于人工提升了5倍,有较强的实际意义。
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