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结合深度学习和Softmax的零件瑕疵识别

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视觉引导的工业机器人自动拾取研究中,关键技术难点之一是机器人抓取目标区域的识别问题,前提是生产流程中合格与瑕疵品的检测识别,是后续分拣抓取的关键步骤.因此论文提出一种结合深度学习和Softmax的区域识别方法,通过分别提取抓取区域的方向梯度直方图HOG特征和中心局部二进制模式特征CS-LBP特征,对融合后的特征采用主成分分析法PCA进行降维处理,以此来训练Softmax分类器进行分类.为此训练了Unet神经网络完成抓取区域的分割操作.然后采用Softmax分类器对Unet识别出的区域进行了二次分类,剔除了干扰区域.最后一步计算掩码,达到对瑕疵区域的精准识别.论文通过对比单一的Unet算法以及多特征融合的Softmax算法,在漏检率、错检率、识别准确率等三个指标上的对比,表明了论文算法的鲁棒性.
Combining Deep Learning and Softmax's for Part Defect Identification

张新波、朱姿娜、张伟伟

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上海工程技术大学视觉测控与智能导航研究所 上海 201620

目标识别 Softmax 多特征融合 深度学习

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.05.042

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(5)
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