【摘 要】
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为了判断高铁线缆扣件的装配是否正确,这里采用一种基于迁移学习的卷积神经网络的算法对高铁线缆扣件装配进行检测。首先将预训练的网络与目标检测算法相结合,建立完整的装配检测网络,然后对制作好的数据集进行训练和测试。实验结果表明,相比传统对象识别的方法,该方法不仅提高了工件装配检测的准确度,还保证了工业检测中对实时性的要求。另外,由于卷积神经网络可以获取工件图像的深层特征,从而使得目标检测算法更加稳健,更
【基金项目】
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国家自然科学基金智能装配机器人视觉自主识别、高精度定位与柔顺控制方法研究(51875266)。
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为了判断高铁线缆扣件的装配是否正确,这里采用一种基于迁移学习的卷积神经网络的算法对高铁线缆扣件装配进行检测。首先将预训练的网络与目标检测算法相结合,建立完整的装配检测网络,然后对制作好的数据集进行训练和测试。实验结果表明,相比传统对象识别的方法,该方法不仅提高了工件装配检测的准确度,还保证了工业检测中对实时性的要求。另外,由于卷积神经网络可以获取工件图像的深层特征,从而使得目标检测算法更加稳健,更能适应光照、灰尘等环境噪声的变化。
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