来源:《东华大学学报(自然科学版)》2020年第02期  作者:冯太锐;苗玉彬;赵爽;
选择字号

基于深度学习的化妆品塑料瓶缺陷检测

收藏本文  分享

提出一种基于深度卷积神经网络的化妆品塑料瓶表面缺陷检测算法。采用百万像素级别的工业相机采集大量的塑料瓶图像样本,并通过HSV(hue,saturation,value)颜色空间变换和Otsu阈值分割等方法对图像进行预处理。采用随机图像变换法对数据集进行增强,并对图像进行标准归一化处理。在卷积神经网络模型中应用深度可分离卷积和Dropout技术以减少参数量,从而避免过度拟合。使用训练样本集训练该模型,并在测试集中将结果与几种经典图像识别算法进行比较分析,结果显示,本文算法的识别准确率高达约0.97。由此表明本文算法的效果优于其他经典算法,有望将其应用于化妆品塑料瓶缺陷检测的工业自动化系统,以提升缺陷识别效果,从而提高生产效率。(本文共计6页)......[继续阅读本文]

下载阅读本文订阅本刊

图书推荐

    相关文章推荐

    看看这些杂志对你有没有帮助...

    更多杂志>>