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张建国; 高飞; 莘明星; 左春梅; 刘用文;
上海应用技术大学机械工程学院;
上海201418;
上海船舶设备研究所;
上海200031;
上海轩田工业设备有限公司;
上海201109;
铝型材表面; 弱缺陷; 特征图; YOLOv5; 数据增强;
机译:新的发现来自西藏的信息系统民族大学的总结(应用程序Yolov5基于改进神经网络的关注在唐卡图像的识别机制缺陷)
机译:基于改进快速R-CNN的铁路路基缺陷自动识别方法
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机译:基于改进的最小二乘双支持向量机的管道焊接缺陷识别方法
机译:通过信号的非线性参数变换和有限差分处理,改进了基于Prony的最小二乘系统识别方法。
机译:基于深度学习的铝型材表面缺陷识别技术研究
机译:基于梯度图像的两条卷积神经网络,用于铝型材表面缺陷分类和识别
机译:基于激光的光学散射检测机加工si(sub 3)N(sub 4)组件中的表面和表面下缺陷
机译:动态缺陷例如内燃机温度传感器的电缺陷接触的识别方法,涉及基于通过应用逆滤波器功能确定的虚拟物理信号来识别动态缺陷
机译:铝型材的涂层,包括使用砂纸抛光铝型材,在铝型材上执行挤压工艺,并在铝型材的表面形成孔,以实现已涂涂层的完美附着力
机译:改进的缺陷列表,创建方法,适当的磁盘和缺陷扇区位置识别方法以及缺陷管理方法
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