基于卷积神经网络的喷漆产品自动检测相比于传统产品检测可以极大地提高产品合格率以及降低检测成本.传统的产品检测需要有相关经验的人员进行检测程序且耗时耗力,且由于参与人员主观因素的影响,不能保证产品绝对的合格率.利用卷积神经网络的特性提取喷漆产品的图片表现特点并学习,然后建立模型训练其特征.为了提升检测速度,本文提出以轻量级的卷积神经网络为核心的卷积模型.将喷漆产品完整的区域图像通过卷积模型提取出来特征而得到最终的预测检测结果.
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