【摘 要】
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文章设计一种基于SqueezeNet卷积神经网络,实现对小包外观检测.SqueezeNet卷积神经网络所使用数据集采集自昆明卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统,经过人工对图像进行分类,获得小包外观良好与缺陷的数据集.将数据集随机生成90％的训练集与10％的验证集,对训练集进行数据增强及均值减法的预处理之后,送入卷积神经网络进行特征提取与分类.在MATLAB平台上进行学习与测试,使用数据集,小包外观识别准确率可达99.66％,效果较好.之后,使用树莓派作为算法实现硬件,将经过验证的SqueezeNet
【机 构】
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红云红河烟草(集团)有限责任公司昆明卷烟厂,云南 昆明 650202
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文章设计一种基于SqueezeNet卷积神经网络,实现对小包外观检测.SqueezeNet卷积神经网络所使用数据集采集自昆明卷烟厂FOCKE-FXS机型成像检测系统,经过人工对图像进行分类,获得小包外观良好与缺陷的数据集.将数据集随机生成90％的训练集与10％的验证集,对训练集进行数据增强及均值减法的预处理之后,送入卷积神经网络进行特征提取与分类.在MATLAB平台上进行学习与测试,使用数据集,小包外观识别准确率可达99.66％,效果较好.之后,使用树莓派作为算法实现硬件,将经过验证的SqueezeNet算法部署到树莓派中.经过验证,算法运行正常.
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