陶瓷衬垫码片识别
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案例介绍
将一种轻量级的深层神经网络与SSD算法结合,构建的算法模型应用于人造板的缺陷检测。在不牺牲精度的前提下对SSD的结构进行了优化，并对网络结构和参数进行了调整，简化了检测模型。并对比了其他模型对检测精度和检测速度的影响结果，表明与传统的网络方法和机器学习方法相比，该方法能够更快速、准确地自动检测出表面缺陷。为机器视觉的人造板检测系统的研究提供支持
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将一种轻量级的深层神经网络与SSD算法结合,构建的算法模型应用于人造板的缺陷检测。在不牺牲精度的前提下对SSD的结构进行了优化，并对网络结构和参数进行了调整，简化了检测模型。并对比了其他模型对检测精度和检测速度的影响结果，表明与传统的网络方法和机器学习方法相比，该方法能够更快速、准确地自动检测出表面缺陷。为机器视觉的人造板检测系统的研究提供支持
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