[发明专利]一种面向任意角度机箱装配视觉检测的卷积神经网络质量鉴别方法在审
| 申请号： | 201910840509.X | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110544249A | 公开（公告）日： | 2019-12-06 |
| 发明（设计）人： | 刘桂雄;何彬媛 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 11340 北京天奇智新知识产权代理有限公司 | 代理人： | 陈新胜<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 510640 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向任意角度机箱装配视觉检测的卷积神经网络质量鉴别方法，所述方法包括：构建机箱装配零部件距离求解模型；基于先验分布构建正则化层，引入残差块，解决模型退化问题；设置多段学习率，获得梯度下降最优值的卷积神经网络模型；结合卷积神经网络提取的机箱装配特征信息，通过机箱装配检测模型完成任意角度机箱装配质量鉴别。本发明利用卷积神经网络特征提取与表征优势，解决经典图像分类算法对复杂图像及特定的分类方式针对性不足问题，设置多段学习率提高卷积神经网络收敛速度及分类准确率，有助于在任意角度机箱装配质量鉴别的视觉检测中应用。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 机箱装配 角度机 装配 视觉检测 质量鉴别 多段 构建 分类准确率 分类方式 复杂图像 求解模型 特征提取 特征信息 图像分类 退化问题 先验分布 残差块 正则化 算法 收敛 零部件 学习 检测 引入 应用 | ||
【主权项】：
1.一种面向任意角度机箱装配视觉检测的卷积神经网络质量鉴别方法，其特征在于，所述方法包括：/nA构建任意角度机箱装配零部件距离求解模型；/nB基于先验分布构建正则化层，引入残差块，解决模型退化问题；/nC设置多段学习率，获得梯度下降最优值的卷积神经网络模型；/nD结合卷积神经网络提取的机箱装配特征信息，通过机箱装配检测模型完成任意角度机箱装配质量鉴别。/n
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