【摘 要】
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为了实现PET瓶坯的缺陷检测,本文采用了基于深度神经网络通过迁移学习的方法进行缺陷检测。搭建了PET瓶坯缺陷检测系统平台。通过图像处理技术对样本图像进行预处理。采用以AlexNet网络为基础神经网络的迁移学习方法对瓶坯进行缺陷分类,通过改变卷积层、激活函数、池化层、全连接层、学习率、迭代的次数等方法来提高AlexNet神经网络对PET瓶坯的识别效率。
【基金项目】
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2020年广东省科技创新战略专项资金(pdjh2020b1221),广东省普通高校人工智能和服务乡村振兴重点领域专项基金(2019KZDZX1029),2019年佛山市促进高校科技成果服务产业发展若干扶持政策资助基金(2019XJZZ06),广东省普通高校特色创新项目自然科学类立项(2020KTSCX308),广东省教育厅普通高校特色创新课题(2019GKTSCX117)
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为了实现PET瓶坯的缺陷检测,本文采用了基于深度神经网络通过迁移学习的方法进行缺陷检测。搭建了PET瓶坯缺陷检测系统平台。通过图像处理技术对样本图像进行预处理。采用以AlexNet网络为基础神经网络的迁移学习方法对瓶坯进行缺陷分类,通过改变卷积层、激活函数、池化层、全连接层、学习率、迭代的次数等方法来提高AlexNet神经网络对PET瓶坯的识别效率。
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