【摘 要】
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文中提出了一种基于深度学习与板卡控制的AOI识别算法。首先,基于卷积神经网络模型和AOI识别问题,对模型方程进行分析,选用卷积网络模型,建立识别方法。然后,结合深度神经网络模型,通过对训练样本的归一化与二分类处理,对AOI进行预训练。随后,将训练样本分组,有放回式的逐组加入模型训练,得到新的识别模型,并通过代码工程化来实现。然后,引入板卡技术,有机组合IO卡、运动控制卡和独立图像显卡,根据每种板卡
【基金项目】
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陕西省教育厅2019年度科学研究计划(19JK0815),陕西省职业技术教育学会2019年度职业教育研究课题立项(SZJYB19-330)
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文中提出了一种基于深度学习与板卡控制的AOI识别算法。首先,基于卷积神经网络模型和AOI识别问题,对模型方程进行分析,选用卷积网络模型,建立识别方法。然后,结合深度神经网络模型,通过对训练样本的归一化与二分类处理,对AOI进行预训练。随后,将训练样本分组,有放回式的逐组加入模型训练,得到新的识别模型,并通过代码工程化来实现。然后,引入板卡技术,有机组合IO卡、运动控制卡和独立图像显卡,根据每种板卡优势和特性,设计系统框架,支持系统的自动化与高速化运行。最后,整合软硬件,建立识别系统,并进行实地场景应
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