为了实现PET瓶坯的缺陷检测,本文采用了基于深度神经网络通过迁移学习的方法进行缺陷检测。搭建了PET瓶坯缺陷检测系统平台。通过图像处理技术对样本图像进行预处理。采用以AlexNet网络为基础神经网络的迁移学习方法对瓶坯进行缺陷分类,通过改变卷积层、激活函数、池化层、全连接层、学习率、迭代的次数等方法来提高AlexNet神经网络对PET瓶坯的识别效率。
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