基于混合遗传卷积神经网络的智能制造系统图像分类

作     者：陶沙 司伟 王奎 TAO Sha;SI Wei;WANG Kui

作者机构：铜陵学院电气工程学院安徽铜陵244000 中国联合网络通信有限公司北京100032 

基　　金：安徽省自然科学重点项目(KJ2018A0484) 

出 版 物：《洛阳理工学院学报（自然科学版）》 (Journal of Luoyang Institute of Science and Technology：Natural Science Edition)

年 卷 期：2021年第31卷第2期

页      码：64-68页

摘      要：传统制造业系统检测主要借助显微工具进行观察。当前智能制造零件尺寸越来越小,加上传统方法受主观性影响,往往存在一定偏差,需要设计一种效率和精度均更高的检测技术。随着高分辨率相机以及计算机技术的发展,利用一些改进的算法模型对智能制造系统图像进行识别分类是可行的。基于混合遗传卷积神经网络(GA-CNN)技术分类准确率高,比较适合应用于智能制造系统零件检测中。

主 题 词：机器视觉 遗传算法 卷积神经网络 工件测量 

学科分类：08[工学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 081102[081102] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1674-5043.2021.02.012

馆 藏 号：203104172...