【摘 要】
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数字化车间的主要特点是对于普通车间的重新定义,是通过虚拟的方式将传统车间构建到虚拟环境中,对整个生产过程进行虚拟仿真推进生产。针对数字化车间虚拟信息化的识别精度问
【机 构】
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中国科学院大学,中国科学院沈阳计算技术研究所高档数控国家工程研究中心,沈阳高精数控技术有限公司
【基金项目】
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2017年智能制造综合标准化项目:数控装备故障信息数据字典标准研制及试验验证(20172150299)
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数字化车间的主要特点是对于普通车间的重新定义,是通过虚拟的方式将传统车间构建到虚拟环境中,对整个生产过程进行虚拟仿真推进生产。针对数字化车间虚拟信息化的识别精度问题,传统的图像识别系统对于数字化车间中精密仪器的识别准确率偏低,文章中的图像识别系统是通过针对数字化车间与卷积神经网络[1]的特点进行改进,通过将卷积神经网络与支持向量机相结合,将分类模型加入到图像识别中,最终提高识别准确率,稳定高效的帮助用户进行仿真从而推进生产。
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