【摘 要】
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针对在工厂内设备结构复杂、杂物种类众多、地面磨损严重的现场环境下进行漏液检测时,传统图像处理方法准确率低的问题,本文提出一种基于CNN的漏液检测算法。通过对漏液检测问题进行分析,制作数据集,建立VGG16模型并结合早停算法训练样本,避免过拟合状态,实现了对复杂管道的漏液快速自动检测。在工业现场,该方法可以准确识别漏液并减小噪声干扰的影响。最终通过与多种图像处理方法作对比验证了本文算法的优越性。结果
【机 构】
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合肥工业大学电子科学与应用物理学院,上海西派埃智能化系统有限公司
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针对在工厂内设备结构复杂、杂物种类众多、地面磨损严重的现场环境下进行漏液检测时,传统图像处理方法准确率低的问题,本文提出一种基于CNN的漏液检测算法。通过对漏液检测问题进行分析,制作数据集,建立VGG16模型并结合早停算法训练样本,避免过拟合状态,实现了对复杂管道的漏液快速自动检测。在工业现场,该方法可以准确识别漏液并减小噪声干扰的影响。最终通过与多种图像处理方法作对比验证了本文算法的优越性。结果表明,该算法测试准确率可以达到99.44%,预测准确率达到97.0%,高于传统图像处理算法的准确率,且单
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