本文主要研究内容
作者赵志勇,叶林,桑红石,桂康（2019）在《深度学习在布匹缺陷检测中的应用》一文中研究指出：布匹缺陷判决在布匹生产过程中尤为重要,是企业成活的关键,而布匹缺陷判决算法是保证疵点判决效率的核心。计算机技术的发展使得利用深度学习进行布匹缺陷判决成为可能,提出基于Inception-Resnet-v2网络的布匹缺陷判决算法可以将布匹图片直接送入模型中进行判决而无需人工干预,可达到准确率99%的效果,而且能够在复杂背景和无规律纹理的布匹上进行,相比较于传统计算机视觉算法其普适性更好,而且性能更加优越。
Abstract
bu pi que xian pan jue zai bu pi sheng chan guo cheng zhong you wei chong yao ,shi qi ye cheng huo de guan jian ,er bu pi que xian pan jue suan fa shi bao zheng ci dian pan jue xiao lv de he xin 。ji suan ji ji shu de fa zhan shi de li yong shen du xue xi jin hang bu pi que xian pan jue cheng wei ke neng ,di chu ji yu Inception-Resnet-v2wang lao de bu pi que xian pan jue suan fa ke yi jiang bu pi tu pian zhi jie song ru mo xing zhong jin hang pan jue er mo xu ren gong gan yu ,ke da dao zhun que lv 99%de xiao guo ,er ju neng gou zai fu za bei jing he mo gui lv wen li de bu pi shang jin hang ,xiang bi jiao yu chuan tong ji suan ji shi jiao suan fa ji pu kuo xing geng hao ,er ju xing neng geng jia you yue 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自国外电子测量技术的赵志勇,叶林,桑红石,桂康，发表于刊物国外电子测量技术2019年08期论文，是一篇关于缺陷判决论文,卷积神经网络论文,深度学习论文,计算机视觉论文,国外电子测量技术2019年08期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自国外电子测量技术2019年08期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：缺陷判决论文; 卷积神经网络论文; 深度学习论文; 计算机视觉论文; 国外电子测量技术2019年08期论文;