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基于深度学习的车灯零部件缺陷检测系统设计

曾文治 王疆瑛 蔡晋辉

中国计量大学学报2022,Vol.33Issue(2):228-234,7.
中国计量大学学报2022,Vol.33Issue(2):228-234,7.DOI:10.3969/j.issn.2096-2835.2022.02.011

基于深度学习的车灯零部件缺陷检测系统设计

Design of a defect detection system for automotive lamp parts based on deep learning

曾文治 1王疆瑛 1蔡晋辉2

作者信息

  • 1. 中国计量大学材料与化学学院,浙江杭州310018
  • 2. 中国计量大学 计量测试工程学院,浙江 杭州310018
  • 折叠

摘要

关键词

车灯零部件/深度学习/YOLOv3模型/缺陷检测

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

曾文治,王疆瑛,蔡晋辉..基于深度学习的车灯零部件缺陷检测系统设计[J].中国计量大学学报,2022,33(2):228-234,7.

基金项目

国家自然科学基金项目(No.62175223) (No.62175223)

中国计量大学学报

OACHSSCD

2096-2835

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