摘 要
本研究针对传统机械零件尺寸测量方法中存在的精度低、效率低等问题，提出了一种基于深度学习的机械零件尺寸测量新方法。通过构建深度学习模型，实现了对零件尺寸的快速准确测量。研究首先利用卷积神经网络（CNN）对零件图像进行特征提取，再结合回归分析方法，对提取的特征进行尺寸预测。在模型训练过程中，我们采用了大量的机械零件图像数据，并通过数据增强技术提高了模型的泛化能力。实验结果表明，该方法在测量精度和效率上均显著优于传统方法，特别是在处理复杂形状和表面纹理的零件时表现出更强的鲁棒性。本研究提出的基于深度学习的机械零件尺寸测量方法具有较高的实用价值和发展潜力，为工业自动化生产中的质量检测环节提供了新的技术支持。
关键词：深度学习；机械零件尺寸测量；卷积神经网络
Abstract
In order to solve the problems of low accuracy and low efficiency in traditional mechanical parts dimension measurement methods, a new method of mechanical parts dimension measurement based on deep learning was proposed. By building a deep learning model, the fast and accurate measurement of part size is realized. Firstly, convolutional neural network (CNN) is used to extract features from the images of the parts, and then the size of the extracted features is predicted by regression analysis. In the process of model training, we use a lot of image data of mechanical parts, and improve the generalization ability of the model through data enhancement technology. The experimental results show that the proposed method is significantly better than the traditional method in measuring accuracy and efficiency, especially when dealing with parts with complex shapes and surface textures. The deep learning-based dimension measurement method of mechanical parts proposed in this study has high practical value and development potential, and provides new technical support for quality inspection in industrial automation production.
Key Words: Deep learning; Mechanical parts dimension measurement; Convolutional neural network
目 录
第一章 引 言 1
第二章 深度学习在机械零件尺寸测量中的应用背景 2
2.1 深度学习技术的发展现状 2
2.2 机械零件尺寸测量的重要性 2
2.3 深度学习在尺寸测量中的潜力与价值 3
第三章 深度学习模型与机械零件尺寸测量原理 4
3.1 深度学习基本原理介绍 4
3.2 常用的深度学习模型分析 4
3.3 机械零件尺寸测量技术概述 5
第四章 基于深度学习的机械零件尺寸测量方法 6
4.1 数据采集与预处理技术 6
4.2 深度学习模型的构建与优化 6
4.3 模型训练与验证方法 7
4.4 尺寸测量精度提升策略 7
第五章 实验结果与分析 9
5.1 实验数据与实验环境 9
5.2 实验过程与参数设置 9
5.3 实验结果展示与分析 10
结论 11
致 谢 12
参考文献 13
