面向视觉检测的深度学习图像分类网络及在零部件质量检测中应用

基于深度学习图像分类是视觉检测应用的基本任务.该文系统总结基于模型深度化图像分类网络、基于模型轻量化图像分类网络及其他优化网络主要思想、网络结构、实现技术、技术指标、应用场景,指出网络模型深度化、轻量化分别有助于提高图像分类准确性、实时性.最后,面向零部件质量检测需求,应根据其类型多少、结构复杂程度、特征异同等特点,结合实时性要求,选择合适的图像分类网络构建零部件质量智能检测系统.

机械工业汽车零部件产品质量监督检测中心获江淮汽车技术中心“指定第三方试验室＂授权

3月23日，国机智能科技有限公司汽车所副所长、机械工业汽车零部件产品质量监督检测中心（以下简称汽检中心）副主任张鹏到访安徽江淮汽车股份有限公司技术中心（以下简称江淮汽车），接受李欣欣部长授牌；白此，汽检中心正式成为江淮汽车的指定授权第三方试验室，并将全力为江淮整车和零部件质量保驾护航。