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责任编辑
分类号
杂志ISSN号
基于深度学习的网路图像缺陷识别方法
作者姓名:
段韶鹏
作者单位:
1.郑州信息科技职业学院450046;
摘 要:
计算机的发展推动了图像识别技术的发展,使其在各个领域都得到了有效的应用,但网路图像缺陷识别方法存在某些问题,导致图像缺陷识别不准确,识别效率低下,因此,基于深度学习设计了新的网路图像缺陷识别方法。首先进行了图像去噪增强预处理,其次基于深度学习进行了图像分割与边缘检测,最后构建了卷积神经网络图像缺陷识别模型,实现了网路图像缺陷识别,进行实验,结果表明,设计的图像缺陷识别方法的识别耗时短,识别准确率高,有一定的应用价值。
关 键 词:
深度学习
神经网络
智能识别
网路图像
缺陷识别
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