| 基于DeepLearning的藥片缺陷檢測分類系統 |
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價格：18 元(人民幣) | 產地：本地 |
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| 上架時間：2022-05-22 15:24:49 | 瀏覽量：140 | |
上海藍雅教育科技有限公司
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基于DeepLearning的藥片缺陷檢測分類系統深度學習（可以通過人工神經網絡等架構完成）通過處理數據和創建用于決策的模式模仿人類大腦的工作方式。用戶可以使用CNNs（卷積神經網絡）來訓練自己的分類器，在訓練CNN之后，用戶可以在HALCON軟件中使用神經網絡對新的數據進行分類。該系統首先利用采集好的不同種類缺陷的藥片圖像，并利用CNN進行深度學習訓練分類器，然后通過加載已訓練好的分類器模型實現對藥片缺陷的實時準確在線分類檢測。
產品特點
產品詳情
主要應用領域在工業應用領域中，CNNs可用于缺陷分類（如：電路板、太陽能電池片表面缺陷等），或者對象分類（如：從單個圖像中識別水果的類型）等。深度學習還可以應用在圖片識別、語音識別、情感識別、智能翻譯等生活領域，還可應用在醫療行業（如腫瘤檢測、藥物發現等）、農業以及金融行業股價預測等。
系統組成
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項目 |
參數 |
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光源 |
100 mm 方形白光 |
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實驗平臺尺寸 |
循環皮帶傳輸平臺 |
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相機接口 |
USB3.0 |
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相機傳感器 |
CCD |
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鏡頭焦距 |
16 mm |
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檢測視場 |
200 mm |
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被測物大小 |
可定制 |
首先，讀取HALCON提供的預訓練DL分類器，根據提供的大量的分類好的樣品圖片，預處理為大小均一的預訓練圖片，設置訓練需要的參數，進行重新訓練，我們會獲得新的DL分類器。之后，對新的分類器進行評估。評估合格之后，就可以利用新的分類器對新的圖片進行分類工作。
實驗軟件基于HALCON圖像處理平臺開發，并基于MFC框架開發了界面程序。
基于MFC的應用程序界面
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