深度学习在工业视觉检测中的应用与优化

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Abstract

本文详细探讨了深度学习在工业视觉检测领域的应用及其优化方法。文章首先介绍了深度学习算法在工业视觉检测中的主要优势，包括其强大的特征学习能力、处理高维数据的能力以及对图像变形的稳定性。接着，文中分析了几种常用深度网络（如卷积神经网络、区域卷积神经网络和残差网络）在视觉检测任务中的应用，突出了这些网络在处理复杂视觉任务中的效率和准确性。最后，讨论了视觉检测模型的优化策略，包括网络结构设计的优化、超参数的调整和数据增强方法的应用。这些策略对于提升模型性能和适应不同工业环境的要求至关重要。

Keywords

深度学习

工业视觉检测

卷积神经网络

区域卷积神经网络

References

[1] 刘桂雄，何彬媛，吴俊芳，等．面向视觉检测的深度学习图像分类网络及在零部件质量检测中应用［J］．中国测试，2019, 45(7):10.
[2] 晋博，蔡念，夏皓，et al.基于深度学习的工业视觉检测系统［J］．计算机工程与应用，2019, 55(2):5.

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