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基于深度学习的图像识别技术在质量控制中的应用研究

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摘要摘要：质量控制是现代工业生产中的重要环节,传统的人工检测方法效率低下且易出错。本文探讨了基于深度学习的图像识别技术在质量控制中的应用,介绍了深度学习的基本原理和常用模型,分析了将其应用于质量控制的可行性和优势。通过实验对比,证明了基于深度学习的缺陷检测方法能够有效提高质检效率和准确率。本文的研究为质量控制的智能化和自动化提供了新的思路。

DOI n49eeoe97d/8378283

作者陈康达

机构地区 440233199407131514

出处《城镇建设》 2024年9期

关键词深度学习图像识别质量控制缺陷检测智能制造

分类 [建筑科学][市政工程]

出版日期 2024年06月18日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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来源期刊

城镇建设

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深度学习图像识别质量控制缺陷检测智能制造

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