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张洪波; 隋文涛; 袁林; 李长安; 逯海滨;
山东理工大学机械工程学院;
压盖质量; 缺陷检测; 自编码器; 神经网络; 多层感知器;
机译:具有堆叠稀疏自动编码器和卷积神经网络的深度特征表示,用于基于高光谱成像的黄瓜缺陷检测
机译:在半导体制造中使用深度卷积编码器-解码器神经网络架构对晶圆缺陷图案进行异常检测和分割
机译:使用深度神经元网络进行卷积自动编码器的开发,以进行缺陷检测并为切削刃生成理想的参考
机译:通过生成的对抗自动编码器进行基于图像的过程监控,并将其应用于滚动缺陷检测
机译:基于深度递归神经网络的自动编码器用于声音新颖性检测
机译:基于卷积神经网络深度学习的金属抛光轴表面缺陷的物体检测与分类
机译:基于深度神经网络的语音活动检测提升语境信息。
机译:基于深度卷积神经网络和可视性的织物缺陷检测方法
机译:使用基于无监督学习的区域卷积自动编码器的产品缺陷判别系统和使用基于无监督学习的区域卷积自动编码器的产品缺陷判别方法
机译:用于结构缺陷检测的轮胎测试方法,涉及基于轮胎的形状变化来确定缺陷,该形状变化是通过比较轮胎的二维深度数据而确定的
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