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程文博

作品数：4 被引量：24H指数：2
供职机构：华中科技大学更多>>
发文基金：国家科技支撑计划更多>>
相关领域：自动化与计算机技术化学工程更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇化学工程
  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇注塑
  • 4篇注塑制品
  • 4篇网络
  • 3篇卷积
  • 3篇卷积神经网络
  • 2篇预处理
  • 2篇识别方法
  • 2篇图像
  • 2篇机器视觉
  • 1篇神经网络模型
  • 1篇网络模型
  • 1篇误差分析
  • 1篇差分
  • 1篇尺寸检测

机构

  • 4篇华中科技大学

作者

  • 4篇程文博
  • 3篇张云
  • 3篇周华民
  • 2篇黄志高
  • 2篇高煌
  • 2篇李德群
  • 1篇崔树标

传媒

  • 1篇塑料工业

年份

  • 1篇2016
  • 3篇2015
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种注塑制品缺陷检测识别方法
本发明公开了一种注塑制品缺陷检测识别方法，包括以下步骤：1)采集正常和存在已知缺陷的注塑制品的图像，对图像进行分类并生成样本；2)构建多层卷积神经网络模型；3)使用步骤1)中的样本对步骤2)中构建的卷积神经网络模型进行训...
周华民张云黄志高李德群程文博崔炽标高煌周循道
文献传递
一种注塑制品缺陷检测识别方法
本发明公开了一种注塑制品缺陷检测识别方法，包括以下步骤：1)采集正常和存在已知缺陷的注塑制品的图像，对图像进行分类并生成样本；2)构建多层卷积神经网络模型；3)使用步骤1)中的样本对步骤2)中构建的卷积神经网络模型进行训...
周华民张云黄志高李德群程文博崔炽标高煌周循道
文献传递
基于卷积神经网络的注塑制品短射缺陷识别被引量：18
2015年
以注塑制品的常见短射缺陷为研究对象,提出一种基于卷积神经网络算法的识别方法,克服了现有缺陷识别算法需手动提取特征、需要启发式方法的缺点。方法对传统卷积神经网络结构进行了大量改进,并优化网络参数,降低其算法消耗的时间。实验数据表明,网络对短射缺陷的识别率达到99.4%。另外,与BP神经网络进行比较研究,从实验中可以看出方法识别率明显优于BP神经网络,具有很好的应用前景。
程文博张云周华民崔树标
关键词：注塑制品卷积神经网络机器视觉
基于机器视觉的注塑制品尺寸检测及表面缺陷识别
随着注塑成型技术的不断发展，人们对注塑制品的尺寸精度与表面质量要求越来越高。目前国内注塑制品的尺寸检测和表面缺陷识别主要以人工方式进行，自动化程度不高且效率低下。基于机器视觉的检测技术具有非接触性、高柔性及速度快的特点，...
程文博
关键词：注塑制品机器视觉尺寸检测卷积神经网络误差分析
文献传递
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