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基于深度学习的墙式氧气吸入器检定方法

计量学报 页数: 7 2024-05-09
摘要: 针对墙式氧气吸入器检定时人工读数影响大、检定效率低等问题,提出一种基于深度学习的墙式氧气吸入器检定方法。通过工业相机拍摄墙式氧气吸入器图像,输入到改进后的残差块ResNet-18网络中,实现对浮子流量计的自动读数。残差块结构改进策略有:在直联通路中增加Dropout网络层;删除残差块中的1×1卷积层;使用LeakyReLU激活函数代替ReLU激活函数。将数据集按照5:1的比例划...

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