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摘 要:本文分析了傳統(tǒng)人工檢查白車身表面缺陷的局限性,揭示了研發(fā)表面缺陷視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的必要性,簡(jiǎn)介了檢測(cè)系統(tǒng)的構(gòu)成及技術(shù)要求,構(gòu)建了表面缺陷數(shù)據(jù)采集的方式,創(chuàng)建了基于多源數(shù)據(jù)融合實(shí)現(xiàn)白車身表面缺陷檢測(cè)和分級(jí)的深度學(xué)習(xí)方法,運(yùn)用搭建的白車身表面缺陷視覺(jué)檢測(cè)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行算法模型訓(xùn)練和方法驗(yàn)證,整體人工檢測(cè)與機(jī)器檢測(cè)一致率達(dá)到97.1%,達(dá)到準(zhǔn)確檢測(cè)和分級(jí)的效果。(剩余3537字)
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基于多源數(shù)據(jù)融合的白車身表面缺陷檢測(cè)和分級(jí)方法
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