基于混合遗传卷积神经网络的智能制造系统图像分类

摘要

传统制造业系统检测主要借助显微工具进行观察.当前智能制造零件尺寸越来越小,加上传统方法受主观性影响,往往存在一定偏差,需要设计一种效率和精度均更高的检测技术.随着高分辨率相机以及计算机技术的发展,利用一些改进的算法模型对智能制造系统图像进行识别分类是可行的.基于混合遗传卷积神经网络(GA-CNN)技术分类准确率高,比较适合应用于智能制造系统零件检测中.