【摘 要】
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针对装配过程中各检测对象多且互斥的特征,提出基于卷积神经网络(CNN)的微差异标准件深度视觉学习与识别方法.研究多分类Softmax回归转换到二分类Logistic回归的数学原理,以C
【机 构】
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华南理工大学机械与汽车工程学院广州市华颉电子科技有限公司
【出 处】
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2016年广东省测控与计量仪器学术研讨会
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针对装配过程中各检测对象多且互斥的特征,提出基于卷积神经网络(CNN)的微差异标准件深度视觉学习与识别方法.研究多分类Softmax回归转换到二分类Logistic回归的数学原理,以CNN与Softmax回归的特性,实现微差异标准件深度视觉学习;并将训练好的Softmax分类器转换为多个Logistic二分类器,以单个CNN网络实现多个样本的二分类.结果表明,LS-CNN可以实现对10种标准件的分类精度达到99.6％,且以二分类的模式运行时,对500个关键部件样本的识别准确度达到100％.
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