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缺陷识别算法优化

缺陷识别算法优化基于深度学习模型,通过持续输入皮带缺陷样本(如撕裂、磨损、接头开裂等图像及数据),不断迭代训练算法模型。系…

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缺陷识别算法优化基于深度学习模型,通过持续输入皮带缺陷样本(如撕裂、磨损、接头开裂等图像及数据),不断迭代训练算法模型。系统支持自动标注新增缺陷样本,例如当人工发现算法未识别的 “细微磨损” 时,标注后样本会自动加入训练集,提升算法对小众、罕见缺陷的识别精度;同时,算法会根据不同应用场景(如港口高粉尘环境、电厂高温环境)自动调整识别参数,例如在粉尘较多场景中增强图像去噪能力,在高温场景中优化温度异常阈值的算法判断逻辑,..缺陷识别准确率稳定在 95% 以上。

【全文完】

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