【摘 要】
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在注射成型过程中，由于各种因素的影响，注塑制品可能会出现短射、飞边、熔接痕、气泡、裂纹等表面微缺陷，这些微缺陷仅凭人工方法是无法检测和识别出的。针对此问题，本文以注塑制品微缺陷为研究对象，构建注塑制品表面微缺陷数据集，设计适用于注塑制品表面微缺陷的深度卷积神经网络，利用深度学习方法训练数据集，建立卷积神经网络学习评价标准和机制，获得注塑制品表面微缺陷智能识别模型，进而构建出注塑制品微缺陷快速智能无
【基金项目】
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江苏省高等学校大学生创新训练项目（202113114009Y）；
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在注射成型过程中，由于各种因素的影响，注塑制品可能会出现短射、飞边、熔接痕、气泡、裂纹等表面微缺陷，这些微缺陷仅凭人工方法是无法检测和识别出的。针对此问题，本文以注塑制品微缺陷为研究对象，构建注塑制品表面微缺陷数据集，设计适用于注塑制品表面微缺陷的深度卷积神经网络，利用深度学习方法训练数据集，建立卷积神经网络学习评价标准和机制，获得注塑制品表面微缺陷智能识别模型，进而构建出注塑制品微缺陷快速智能无损检测方法，促进了注塑制品检测的智能化、精准化、快速化发展。
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