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题名基于局部调节卷积神经网络的图像识别方法
被引量：6
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作者
吴禄慎
常参参
王晓辉
陈华伟
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机构
南昌大学机电工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期240-246,共7页
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基金
国家自然科学基金"汽车及飞机模具数字化快速修复与再制造技术"(51065021)
国家自然科学基金"汽车模具表面缺陷的逆向建模及特征识别理论与算法"(51365037)
南昌大学研究生创新专项资金"基于机器视觉的日用瓷器分拣系统"(cx2016065)
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文摘
卷积神经网络在应用于图像识别时,会出现参数调节速度慢、迭代次数多以及小样本数据分类效果较差的问题。为此,提出一种局部调节卷积神经网络的方法。通过调节需求的大小,将参数对应的神经元分为关键部分和非关键部分,采用动态学习率和局部关键点修正,实现参数快速调节。在mnist、ORL、CIFAR-10和LFW上的实验结果表明,与DAP、UCNN等算法相比,该方法局部调节卷积神经网络的参数更快,在图像识别中达到识别精度需要的时间更少,而且整体识别率较高。
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关键词
深度学习
卷积神经网络
损失函数
局部调节
学习率
图像识别
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Keywords
Deep Learning(DL)
Convolutional Neural Network(CNN)
loss function
local adjustment
learning rate
image recognition
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于机器视觉的太阳能电池板对位系统
被引量：3
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作者
吴禄慎
冯秋歌
陈华伟
常参参
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机构
南昌大学机电工程学院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2018年第5期23-25,29,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51065021
51365037)
南昌大学研究生创新专项资金项目(cx2016065)
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文摘
太阳能电池组是发展太阳能发电技术的核心组件,而太阳能电池组技术的关键环节是电池组的焊接过程,提高其焊接自动化程度具有重要意义。针对焊接过程中,人工摆放效率低、成本高等缺点,给出基于机器视觉的解决方案。该视觉对位系统基于美国Cognex公司开发的Vision Pro软件,联合VB.net编程语言进行软件开发。利用采集图像、训练模板和定位、找几何形状等工具,结合相机标定和坐标转化算法,完成特征提取和偏差计算。采用两个相机来提高对位的精度。对位后的电池组摆放误差被控制在±0.5mm以内,满足实际生产需求。实际证明该视觉对位系统对发展绿色能源具有重要的实用价值。
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关键词
太阳能电池
机器视觉
视觉对位
坐标转换
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Keywords
solar cell
machine vision
vision calibration
coordinate transforming
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分类号
TH162
[机械工程—机械制造及自动化]
TG506
[金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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