典型文献
基于深度神经网络的液体视觉识别研究
文献摘要：
针对液体表面特征少,区分度低,机器视觉难以有效识别检测的问题,通过使用两束不同波长的激光光源同时照射液体来提高不同液体之间的区分度,设计了数据集自动采集装置为模型训练提供了大量有效的样本,并构建了基于EfficientNetV2深度神经网络的视觉识别模型,模型引入cosine学习率衰减,调节获得最佳超参数后,形成最优方式实现高效训练,进一步提升了预测精度,结果表明视觉检测系统能够获得100％的测试准确率,成功解决了液体视觉检测中特征少的难题.
文献关键词：
机器视觉;激光;深度神经网络;液体视觉检测
中图分类号：
作者姓名：
钟扬;吴黎明;温腾腾;伍冠楚;王桂棠
作者机构：
广东工业大学机电工程学院 广州510006;佛山沧科智能科技有限公司 佛山528225
文献出处：
引用格式：
[1]钟扬;吴黎明;温腾腾;伍冠楚;王桂棠-.基于深度神经网络的液体视觉识别研究)[J].电子测量技术,2022(11):22-29
A类：
液体视觉检测
B类：
深度神经网络,视觉识别,表面特征,区分度,机器视觉,识别检测,两束,激光光源,不同液体,自动采集装置,模型训练,EfficientNetV2,识别模型,cosine,学习率衰减,获得最佳,超参数,高效训练,明视觉,视觉检测系统
AB值：
0.405652
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