基于改进ENet算法的工业皮带输送中的异物检测方法
在工业生产过程中,皮带输送是一种广泛被采用的物料输送方式,但是在输送过程中难以避免异物的产生,这些异物可能对生产过程造成严重的影响.为了高效准确地检测皮带输送中的异物,文章提出了一种基于卷积神经网络的异物检测方法.该方法主要基于ENet网络改进而来,通过引入注意力机制和特征融合技术,能够高效地获得物体不同尺度下的信息,实现异物的自动检测.实验显示,该技术能够迅速精准地分离出皮带上的异物,进而推动了深度学习技术在生产流程中的具体运用.
异物检测、深度学习、语义分割、特征融合、注意力机制
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TP317.4(计算技术、计算机技术)
浙江安防职业技术学院校级科研项目AF2022Y09
2023-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共3页
98-100
