典型文献
基于深度学习的注塑制品微缺陷快速智能检测方法初探
文献摘要：
在注射成型过程中,由于各种因素的影响,注塑制品可能会出现短射、飞边、熔接痕、气泡、裂纹等表面微缺陷,这些微缺陷仅凭人工方法是无法检测和识别出的.针对此问题,本文以注塑制品微缺陷为研究对象,构建注塑制品表面微缺陷数据集,设计适用于注塑制品表面微缺陷的深度卷积神经网络,利用深度学习方法训练数据集,建立卷积神经网络学习评价标准和机制,获得注塑制品表面微缺陷智能识别模型,进而构建出注塑制品微缺陷快速智能无损检测方法,促进了注塑制品检测的智能化、精准化、快速化发展.
文献关键词：
智能检测;注塑制品;微缺陷检测;卷积神经网络
中图分类号：
作者姓名：
孟雨涵;沈天成;谭立;薄康莹;徐小青
作者机构：
常州机电职业技术学院,常州 213164
文献出处：
引用格式：
[1]孟雨涵;沈天成;谭立;薄康莹;徐小青-.基于深度学习的注塑制品微缺陷快速智能检测方法初探)[J].价值工程,2022(20):111-113
A类：
微缺陷检测
B类：
注塑制品,智能检测方法,注射成型,各种因素,飞边,熔接痕,气泡,表面微缺陷,些微,仅凭,检测和识别,缺陷数据,深度卷积神经网络,深度学习方法,方法训练,训练数据集,立卷,神经网络学习,学习评价,智能识别,识别模型,无损检测方法,品检,快速化
AB值：
0.210524
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
