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基于MobileNetV2的干电池底盖缺陷检测研究

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干电池是用于小型电子产品的电源,在移动电源市场上有一定的市场份额,具有一定的经济价值.然而,在干电池的生产中,底盖缺陷问题很常见,而且用肉眼进行人工分拣效率较低.为了快速准确地分拣底盖缺陷产品,采集了 1568 张干电池底盖图像,共分为 4 种类别,并将其随机划分为训练集、验证集和测试集,比例分别为 70%、10%和 20%.通过将CBAM注意力机制嵌入MobileNetV2 网络模型的倒残差结构中,成功构建了CBAM_MobileNetV2 模型.实验结果表明,CBAM_MobileNetV2 模型的准确率达到了95.78%,相较于MobileNetV2提高了1.19%,优化效果较为明显.

高学秋、张祺、吴泽强、钟善机、刘磊

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广东工业大学 广东广州 510006

MobileNetV2 CBAM 缺陷检测 干电池底盖 深度学习

2024

10.3969/j.issn.1672-9528.2024.03.040

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2024.(3)
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