基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测

刘子龙; 罗晨; 周怡君; 贾磊

doi:10.37188/OPE.20243211.1788

您当前的位置：

首页 >

文章列表页 >

基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测

信息科学 | 更新时间：2024-07-10

- 基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测
- Detection of conductive multi-particles based on circular convolutional neural network
- “在提高粘连导电粒子检测精度和稳定性领域，研究者基于圆卷积神经网络提出了一种新方法，通过修改采样策略和增加注意力机制，显著提升了检测效果，满足了工业生产需求。”
  
  ”
- 光学精密工程 2024年32卷第11期页码：1788-1800
- 作者机构：
  
  1.东南大学机械工程学院，江苏南京 211189
  2.无锡尚实电子科技有限公司，江苏无锡 214174
- 作者简介：
  
  [ "刘子龙（2000-），男，河南安阳人，硕士研究生，2022年于东南大学获得学士学位，主要从事计算机视觉、机器视觉方面的研究。E-mail：220220304@ seu.edu.cn" ]
  [ "罗晨（1980-），女，江苏扬州人，博士，副教授，博士生导师，2005年、2010年于上海交通大学分别获得硕士和博士学位，主要从事机器视觉、三维重构和公差建模方面的研究。E-mail：chenluo@seu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51975119;52375487);江苏省重点研发计划资助项目(BE2023041)
- DOI：10.37188/OPE.20243211.1788
  中图分类号： TP394.1
- 纸质出版日期：2024-06-10，
  
  收稿日期：2023-12-25，
  
  修回日期：2024-02-20，
- 稿件说明：
扫描看全文
刘子龙,罗晨,周怡君等.基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测[J].光学精密工程,2024,32(11):1788-1800.

LIU Zilong,LUO Chen,ZHOU Yijun,et al.Detection of conductive multi-particles based on circular convolutional neural network[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(11):1788-1800.
刘子龙,罗晨,周怡君等.基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测[J].光学精密工程,2024,32(11):1788-1800. DOI： 10.37188/OPE.20243211.1788.

LIU Zilong,LUO Chen,ZHOU Yijun,et al.Detection of conductive multi-particles based on circular convolutional neural network[J].Optics and Precision Engineering,2024,32(11):1788-1800. DOI： 10.37188/OPE.20243211.1788.

浏览量

下载量

CSCD

文章被引用时，请邮件提醒。

提交

工具集

关联资源

基于机器视觉的太阳能电池片缺陷检测算法综述

零部件光学影像精准定位的轻量化深度学习网络

基于深度学习的金刚线光斑点检测

船舶吃水深度的机器视觉检测

融合多尺度特征的蜗杆表面缺陷检测

基于圆卷积神经网络的粘连导电粒子检测

Detection of conductive multi-particles based on circular convolutional neural network

DOI：10.37188/OPE.20243211.1788