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小樣本深度學(xué)習方法實(shí)現LED TV屏缺陷檢測
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河源職業(yè)技術(shù)學(xué)院

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Defect inspection for LED TV screen using deep learning method on small sample datasets
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    摘要:

    為實(shí)現當前工業(yè)4.0時(shí)代電子類(lèi)企業(yè)智能制造的全過(guò)程,引入機器視覺(jué)完成產(chǎn)品缺陷檢測,用于解決缺陷問(wèn)題多樣性在算法能力的不足。首先對已標注小樣本數據集通過(guò)深度學(xué)習得到初始特征模型,接著(zhù)針對該特征模型施以遷移學(xué)習方法用以實(shí)現LED TV的檢測,并將已檢測樣本進(jìn)一步用于增量學(xué)習完成模型參數的修正,最后采用全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )FCNet (Fully Connected Neural Network)完成分類(lèi),探討了一種運用機器視覺(jué)實(shí)現LED TV的光學(xué)屏檢技術(shù);并給出了檢測樣品作為補充的樣本數據集增量學(xué)習模型。實(shí)踐表明,本文提出的方法能進(jìn)一步提升工業(yè)機器人智能制造階段自動(dòng)化檢測的準確率,最終實(shí)現工業(yè)生產(chǎn)的柔性和智能化水平,并為機器視覺(jué)的應用提供示范。

    Abstract:

    In order to better implement the whole process of intelligent manufacturing for electronic enterprises in industry 4.0 era, the machine vision is introduced to address the diversity problem of deficiency on defects in the ability of algorithms. Firstly, through depth learning for the small labeled sample datasets a feature model is obtained. After that, we train the feature model for implement the LED screen inspection by transfer learning. Meanwhile, using incremental learning the parameters of model are corrected step by step. Finally, the FCNet (Fully Connected Neural Network) is used to implement the classification. This paper discussed machine vision to complete LED TV screen detection, and the incremental learning model of the sample datasets is given as a continuous supplement. Many experiments show that the deep learning could further improve the accuracy on automatic inspection, also enhance the flexibility and intelligence level on industrial production, and expand the application of machine vision to provide demonstration.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

周永福,曾志,羅中良.小樣本深度學(xué)習方法實(shí)現LED TV屏缺陷檢測計算機測量與控制[J].,2019,27(11):11-15.

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  • 收稿日期:2019-03-28
  • 最后修改日期:2019-04-28
  • 錄用日期:2019-04-29
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2019-11-18
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