基于深度学习的陶瓷衬垫码片识别研究.pdf

本文主要探讨了一种基于深度学习的陶瓷衬垫码片识别方法，旨在解决传统人工识别效率低下和可能出现的错检、漏检问题。研究中采用了预训练的Mask R-CNN（Mask区域卷积神经网络）结合Res Net-50网络进行特征提取，优化神经网络结构，以实现对陶瓷衬垫码片的高效精准识别。 陶瓷衬垫是一种高导热性能的材料，常见于各类功率器件和散热器之间，其质量检测至关重要。传统的码片识别依赖人工，但这种方法存在识别效率低、易出错的缺点。为此，研究人员提出利用深度学习技术，特别是基于Mask R-CNN的方法，来提升识别的准确性和效率。 Mask R-CNN是目标检测领域的先进算法，它不仅能识别出物体类别和位置，还能实现像素级别的实例分割，这对于码片的精确定位和识别非常有用。在实验中，研究人员首先收集了来自武汉天高熔接股份有限公司的陶瓷衬垫码片样本，通过实验室搭建的模拟环境进行数据采集。 为了进行深度学习模型的训练，研究人员使用了Res Net-50网络，这是一种深度残差网络，能有效处理深度神经网络中的梯度消失问题，从而更好地提取特征。在TensorFlow框架下，采用多线程迭代训练模型，确保模型的训练效率和准确性。 通过将两种检测类别标记相结合，研究解决了码片错位识别的问题。实验结果显示，基于深度学习的陶瓷衬垫码片识别方法能有效识别摆放错位的码片，且识别准确度高。这种方法的应用有望显著提升陶瓷衬垫的生产质量和效率，减少人工干预，降低后续工程中可能出现的问题。 这项研究展示了深度学习在陶瓷衬垫码片识别中的巨大潜力，为工业生产提供了新的自动化解决方案。未来，随着深度学习技术的不断发展和优化，类似的自动化识别系统在其他领域也有可能得到广泛应用。