基于深度學習算法的硝酸銨溶液析晶點檢測系統(tǒng)

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［摘 要］ 為解決膨化硝銨生產(chǎn)線水相溶液質(zhì)量自動檢測的問題，根據(jù)生產(chǎn)線現(xiàn)場條件，設(shè)計了水相溶液質(zhì)量自動檢測系統(tǒng)。通過研究不同深度學習算法對硝酸銨析晶狀態(tài)判定的準確度發(fā)現(xiàn)，EfficientNet算法的準確度最高。對EfficientNet算法進行改良，上調(diào)每層特征通道數(shù)，在深度上刪去了多個MBConv層，減小參數(shù)量，降低FLOPs，加速檢測，使系統(tǒng)自動測量的析晶點溫度與人工測量的平均誤差小于0.3 ℃。（剩余8178字）