典型文献
GA-BP模型在产品质量状态标识管理中的应用
文献摘要：
为了提高生产车间产品质量检验状态标识管理的智能化,避免因工作人员失误而导致不同质量状态产品发生混淆和差错,实现不同质量状态产品严格分区存放,防止产品质量事故的发生.针对产品的质量检验状态设计了4种标识符,分别为"待检"、"合格"、"待处理"以及"不合格",并将GA-BP神经网络与机器视觉AGV相结合,通过训练好的GA-BP模型对AGV采集到的标识符图像进行分类识别,AGV根据识别结果来对产品进行搬运和分区存放.实验仿真结果表明,GA-BP模型能够快速准确地对这4种标识符进行分类与识别,平均识别率达到93.75%,且该模型具有较好的鲁棒性,为产品标识管理智能化提供了理论依据.
文献关键词：
质量检验;标识符;GA-BP算法;AGV
中图分类号：
作者姓名：
杨道清;侯开虎;包迪;曹如玥;姬思阳
作者机构：
昆明理工大学 机电工程学院工业工程系,昆明 650500
文献出处：
引用格式：
[1]杨道清;侯开虎;包迪;曹如玥;姬思阳-.GA-BP模型在产品质量状态标识管理中的应用)[J].制造业自动化,2022(05):33-37
A类：
B类：
GA,标识管理,生产车间,产品质量检验,失误,差错,存放,质量事故,标识符,待处理,不合格,机器视觉,AGV,练好,分类识别,搬运,实验仿真,快速准确,识别率,产品标识,管理智能化
AB值：
0.348431
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