改进的AlexNet模型在玻壳缺陷检测中的应用

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针对玻壳缺陷检测的准确率不高的问题,提出了一种基于改进AlexNet的玻壳缺陷检测模型。该模型在AlexNet网络模型基础上,引入1×1卷积、通道洗牌卷积层和残差网络,优化了模型的结构。将改进前后的模型分别对玻壳图库随机抽取的玻壳图片进行测试,实验结果表明:改进后的模型能够识别玻壳残缝、破口、污点等缺陷,识别准确率达95.9%。改进后的AlexNet模型在玻壳缺陷识别具有良好的适用性。
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