【摘 要】
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针对微小零件分类的复杂性,以及各种干扰和个体差异现有分类方法精确度较低的问题,提出利用一种基于遗传卷积神经网络(GA-CNN)。该网络具有分类准确率高、模糊性好的特点。首先利用高清相机采集图像,然后对图像进行预处理,最后利用GA-CNN网络对图像进行分类。通过实验表明该网络分类准确率相比去单一的卷积神经网络准确率高,比较适合在现代的智能制造零件检测中。
【机 构】
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铜陵学院电气工程学院,铜陵学院,中国联合网络通信有限公司
【基金项目】
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安徽省自然科学重点项目“遗传卷积神经网络在智能制造系统图像识别技术中的研究与应用”(KJ2018A0484)。
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针对微小零件分类的复杂性,以及各种干扰和个体差异现有分类方法精确度较低的问题,提出利用一种基于遗传卷积神经网络(GA-CNN)。该网络具有分类准确率高、模糊性好的特点。首先利用高清相机采集图像,然后对图像进行预处理,最后利用GA-CNN网络对图像进行分类。通过实验表明该网络分类准确率相比去单一的卷积神经网络准确率高,比较适合在现代的智能制造零件检测中。
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