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摘要
本发明提供一种面向任意角度机箱装配视觉检测的卷积神经网络质量鉴别方法,所述方法包括：构建机箱装配零部件距离求解模型；基于先验分布构建正则化层,引入残差块,解决模型退化问题；设置多段学习率,获得梯度下降最优值的卷积神经网络模型；结合卷积神经网络提取的机箱装配特征信息,通过机箱装配检测模型完成任意角度机箱装配质量鉴别。本发明利用卷积神经网络特征提取与表征优势,解决经典图像分类算法对复杂图像及特定的分类方式针对性不足问题,设置多段学习率提高卷积神经网络收敛速度及分类准确率,有助于在任意角度机箱装配质量鉴别的视觉检测中应用。
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