检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:马晓勇 张娟 MA Xiaoyong;ZHANG Juan(China Communications Technology Co.,Ltd.)
机构地区:[1]中邮建技术有限公司
出 处:《江苏通信》2025年第1期97-101,共5页Jiangsu Communication
摘 要:本文聚焦于人工智能技术在玻璃纤维行业质检中的应用实践。通过分析玻璃纤维生产工艺流程及传统引丝监测环节的局限性,重点探讨了机器视觉技术与多模态神经网络在玻璃纤维质检中的具体应用,特别是采用深度学习算法提升缺陷识别的准确率和效率。针对拉丝过程中的断丝问题,采用机器视觉与多模态神经网络技术构建了算法模型,进行有效的监测预警。同时,本文针对数据采集、数据预处理及模型训练进行实验设计,通过实验数据验证了模型的有效性。This article focuses on the application and practice of AI technology in the quality inspection in the glassfiber industry.It analyzes the glassfiber production process and the limitations of traditional wire-monitoring procedures.It also discusses the specific applications of Machine Vision Technology and Multimodal Neural Networks in quality inspection.Especially how the application of deep-learning algorithms improves the accuracy and efficiency of defect recognition.Regarding the issue of breakage during wiring,the research demonstrates how Machine Vision and Multimodal Neural Networks effectively monitor and signal early warnings of wire breakage,constructing corresponding models.The article presents an experiment with data collection,data preprocessing and training to validate the effectiveness of the model.
关 键 词:拉丝断丝监测 创新 人工智能质检 机器视觉 多模态神经网络
分 类 号:TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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