基于深度学习的工业零件识别

• 作者: 张焕焕
• 来源期刊: 信息通信
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 目标识别 工业零件
• 年，卷（期）: 2018,（11）
• 所属期刊栏目: 专业论坛
• 页码范围: 270-271
• 页数: 2页
• 分类号: TP242
• 字数: 1672字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1131.2018.11.128

摘要

文章提出了基于深度学习的零件识别方法.文章首先对不同零件进行采样或者搜集,得到的样本做成训练集和测试集,再通过深度学习网络对样本进行训练及测试,得到识别模型,最后进行零件的识别.识别结果可以获得零件的种类和位置信息.该方法能够解决零件的定位和分类问题,可以应用于工业生产过程中.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张焕焕		2	2	1.0	1.0