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电能表贴标机异常贴标图像识别方法研究 被引量：3
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作者 洪巧文 张荔鹃 +4 位作者 周厚源 王姣 苏东升 黄大荣 马争锋 《自动化仪表》 CAS 2022年第4期22-26,32,共6页
针对电能表自动化生产线上贴标机工作过程中出现的贴标异常问题,开展了有关异常贴标图像的识别方法研究。通过综合采用图像增强技术、梯度直方图(HOG)算法、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)模型以及残差网络(ResNet)模型等理论、技... 针对电能表自动化生产线上贴标机工作过程中出现的贴标异常问题,开展了有关异常贴标图像的识别方法研究。通过综合采用图像增强技术、梯度直方图(HOG)算法、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)模型以及残差网络(ResNet)模型等理论、技术和方法,提出了一种有效的异常贴标图像的识别方法。使用HOG+SVM、VGG-16和ResNet模型,在平衡后的数据集中进行了模型训练和样本识别的试验。试验结果表明,深度神经网络模型在训练与测试集中的识别效果具有明显提升。其中,ResNet模型的识别精度更高(训练集识别精度为100%,测试集识别精度为89%)。该研究为适用于电能表问题贴标的识别筛选提供了有效方法,为实际应用打下了基础。 展开更多
关键词 电能表 异常标签 梯度直方图 卷积神经网络 支持向量机 残差网络 图像识别 样本均衡
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