论文摘要
机械产品的装配过程中,大量使用螺母、螺栓、螺钉和垫片典型标准件,对这四种零件的自动化识别具有十分重要的意义。提出一种使用迁移学习的深度卷积神经网络模型,用来解决螺母、螺栓、螺钉和垫片四种零件的识别精度问题。其特点与普通深度卷积神经网络模型相比较,非常适合用在小样本数据集上的训练。实验结果表明在达到较高识别精度时,该模型具有较少的迭代次数即可进入收敛阶段,其训练精度达到93%,验证精度达到100%,损失函数值为0.0475。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈绪,陈志澜
关键词: 迁移学习,零件识别,卷积神经网络,训练模型
来源: 制造业自动化 2019年08期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑,信息科技
专业: 金属学及金属工艺,计算机软件及计算机应用
单位: 上海海洋大学工程学院,上海建桥学院机电学院
基金: 上海市精品课程:互换性与测量技术(SJPKC2016001),上海市教委:工业机器人应用学位点建设与研究项目(230001-17-13)
分类号: TP391.41;TG95
页码: 81-86+94
总页数: 7
文件大小: 3188K
下载量: 246
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