基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法

摘要：

针对汽车高度调节器生产中人工缺陷检测耗时耗力和传统诊断方法适用性差的问题,运用深度学习提出了一种基于改进型卷积网络的智能检测方法.该方法利用卷积网络提取特征,并且在网络中加入残差网络结构和可分离卷积,在深层网络提高精度的同时减少了参数计算量.改进的结构主要运用卷积层、池化层、批标准化层、softmax层,并引入残差网络结构和可分离卷积.实验结果表明,基于改进型卷积网络的汽车高度调节器缺陷检测方法有着良好的识别精度,在汽车高度调节器多类缺陷的检测实验中,准确率均在99％以上,优于经典卷积网络VGG16.

关键词：深度学习、改进型卷积网络、残差网络、汽车高度调节器、缺陷检测

所属期刊栏目：41

分类号：TP29;TH124(自动化技术及设备)

资助基金：福建省科技计划项目2018H0014

在线出版日期：2020-09-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：157-165