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基于卷积神经网络的注塑制品短射缺陷识别

作者：程文博；张云；周华民；崔树标作者单位：华中科技大学材料成型及模具技术国家重点实验室加工时间：2015-10-10 信息来源：塑料工业

关键词：注塑制品；缺陷识别；卷积神经网络；机器视觉
摘要：以注塑制品的常见短射缺陷为研究对象,提出一种基于卷积神经网络算法的识别方法,克服了现有缺陷识别算法需手动提取特征、需要启发式方法的缺点。方法对传统卷积神经网络结构进行了大量改进,并优化网络参数,降低其算法消耗的时间。实验数据表明,网络对短射缺陷的识别率达到99.4%。另外,与BP神经网络进行比较研究,从实验中可以看出方法识别率明显优于BP神经网络,具有很好的应用前景。

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