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基于VGG16-SVM-SSA的产品表面质量检测方法
被引量:
1
1
作者
钟武昌
战洪飞
+3 位作者
林颖俊
叶晨
余军合
王瑞
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4435-4445,共11页
针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,...
针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,构建改进的VGG16网络模型进行图像识别,该模型采用支持向量机(SVM)代替VGG16网络模型中的softmax分类器,并引用麻雀搜索算法(SSA)进一步优化SVM超参数,从而增强模型分类精度。同时搭建图像缺陷特征知识库,完善标准产品表面缺陷数据体系。最后,设计开发了基于深度学习的工业云平台质量检测系统,实现产线、设备、人员之间的高效交互联通,以及产品表面质量数据的实时采集、传输、智能检测和数据管理,采用铸造叶轮案例验证了所提模型和方法的可行性。
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关键词
质量检测
vgg16网络模型
支持向量机
麻雀搜索算法
工业云平台
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职称材料
基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测
2
作者
樊鑫江
佟强
+2 位作者
杨大利
侯凌燕
梁旭
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期918-924,共7页
为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替...
为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。
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关键词
纽扣表面检测
深度支持向量数据描述
vgg16网络模型
注意力机制
全局平均池化层
批量归一化
深度学习
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职称材料
题名
基于VGG16-SVM-SSA的产品表面质量检测方法
被引量:
1
1
作者
钟武昌
战洪飞
林颖俊
叶晨
余军合
王瑞
机构
宁波大学机械工程与力学学院
中银(宁波)电池有限公司
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024年第12期4435-4445,共11页
基金
浙江省自然科学基金资助项目(Z25E050003)
国家自然科学基金资助项目(71671097)
+1 种基金
宁波市各区县支持宁波大学“双一流”建设合作任务分设项目(HX2024000402)
健康智慧厨房浙江省工程研究中心资助项目。
文摘
针对传统视觉检测方法容易出现漏检、错检、识别效率低等问题,提出一种基于深度学习的产品表面质量检测方法,加速产线检测效率和提高质量控制智能化水平。首先,从产品表面质量检测基本流程出发,进行产品表面质量问题建模。在此基础上,构建改进的VGG16网络模型进行图像识别,该模型采用支持向量机(SVM)代替VGG16网络模型中的softmax分类器,并引用麻雀搜索算法(SSA)进一步优化SVM超参数,从而增强模型分类精度。同时搭建图像缺陷特征知识库,完善标准产品表面缺陷数据体系。最后,设计开发了基于深度学习的工业云平台质量检测系统,实现产线、设备、人员之间的高效交互联通,以及产品表面质量数据的实时采集、传输、智能检测和数据管理,采用铸造叶轮案例验证了所提模型和方法的可行性。
关键词
质量检测
vgg16网络模型
支持向量机
麻雀搜索算法
工业云平台
Keywords
quality inspection
vgg
16
network model
support vector machine
sparrow search algorithm
industrial cloud platform
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
F270.1 [经济管理—企业管理]
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职称材料
题名
基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测
2
作者
樊鑫江
佟强
杨大利
侯凌燕
梁旭
机构
北京信息科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2024年第3期918-924,共7页
基金
国家自然科学基金项目(6177010360)。
文摘
为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型。在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮。实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7%、5.9%,均高于96%,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求。
关键词
纽扣表面检测
深度支持向量数据描述
vgg16网络模型
注意力机制
全局平均池化层
批量归一化
深度学习
Keywords
button surface inspection
DEEP SVDD
vgg
16
attention mechanism
global average pooling
BN layer
DEEP learning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于VGG16-SVM-SSA的产品表面质量检测方法
钟武昌
战洪飞
林颖俊
叶晨
余军合
王瑞
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测
樊鑫江
佟强
杨大利
侯凌燕
梁旭
《计算机工程与设计》
北大核心
2024
0
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职称材料
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