基于深度学习的墙式氧气吸入器检定方法

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... （共7页）