基于深度学习的焊接图像识别技术应用研究

作     者：王皆佳 郭志阳 沈玉国 周超 赵柏淦 WANG Jiejia;GUO Zhiyang;SHEN Yuguo;ZHOU Chao;ZHAO Baigan

作者机构：江苏航运职业技术学院交通工程学院江苏南通226010 

基　　金：江苏高校“青蓝工程”资助项目 南通市第六期江海英才市级培养专项项目 南通市民生科技项目(MS2023017) 2024年江苏省职业院校学生创新创业培育计划项目(GX-2024-0787,GX-2024-0788) 江苏航运职业技术学院大学生创新创业培育计划项目(PY2024032X) 

出 版 物：《计算机应用文摘》 

年 卷 期：2025年第41卷第5期

页      码：85-87页

摘      要：随着工业自动化的快速发展,焊接图像识别技术在质量控制和生产效率提升中扮演着越来越重要的角色。文章首先介绍了深度学习在焊接图像识别中的应用,阐述了深度学习技术及焊接图像识别技术的发展现状;然后研究了基于深度学习的焊接图像识别的关键技术,探讨了图像预处理技术和特征提取与分类算法;最后分析了深度学习模型的构建与优化,探讨了模型架构的选择和设计、模型训练与性能评估。

主 题 词：深度学习 焊接 图像识别技术 应用研究 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203157616...