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基于卷积神经网络的铆钉缺陷检测方法研究: 收藏
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引用; 《时代汽车》2024年第2期 4-6页; 作者：邹恒毅范周童聂广银蒲程刘凉天津理工大学天津市先进机电系统设计与智能控制重点实验室天津市300384 机电工程国家级实验教学示范中心(天津理工大学)天津市300384; 针对铆接过程中铆钉内部断裂缺陷难以分类判别问题,利用卷积神经网络和长短期记忆网络设计检测算法。首先,使用平滑滤波法将特征信号中的异常噪声值滤去,同时根据拟合函数对检测信号进行插值,提高特征数据的信息量。其次,利用处理后的...; 针对铆接过程中铆钉内部断裂缺陷难以分类判别问题,利用卷积神经网络和长短期记忆网络设计检测算法。首先,使用平滑滤波法将特征信号中的异常噪声值滤去,同时根据拟合函数对检测信号进行插值,提高特征数据的信息量。其次,利用处理后的故障样本训练网络来实现铆钉缺陷诊断。实验结果表明:该方法总体识别准确率可达99%,能够有效地进行铆钉缺陷诊断。; 来源：详细信息评论

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