基于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表征的工業(yè)零件檢測

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摘 要：為實(shí)現(xiàn)自動化工業(yè)生產(chǎn)中零件的自動識別，對深度殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)。將儲備池模塊應(yīng)用到殘差網(wǎng)絡(luò)的殘差連接結(jié)構(gòu)中，使得輸入數(shù)據(jù)的各個(gè)區(qū)域互相關(guān)聯(lián)后重新進(jìn)行表征。將提出的模型在工業(yè)零件數(shù)據(jù)集以及公開數(shù)據(jù)集上與其他深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行比較。結(jié)果表明：在工業(yè)零件數(shù)據(jù)集上提出的具有數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)表征的殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet18-RC比ResNet18提高了0.17%，且均比其他模型的識別率高。（剩余6705字）