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案例頻道作者：
孫廣旗（新興河北工程技術(shù)有限公司，河北 邯鄲 056107）
崔 勇（中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，遼寧 沈陽(yáng) 100169）
申振鑫（新興河北工程技術(shù)有限公司，河北 邯鄲 056107）
王 宇（中國科學(xué)院沈陽(yáng)自動(dòng)化研究所，遼寧 沈陽(yáng) 100169）
摘要：本文針對鑄管行業(yè)常見(jiàn)的鑄管鑄字號的特點(diǎn)，設計了基于深度學(xué)習的鑄管內壁陽(yáng)文鑄字的檢測和識別方案。文中對比了主流的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )結構，分析其優(yōu)缺點(diǎn)并確定了方案的細節。在鑄管廠(chǎng)部署實(shí)施后，通過(guò)科學(xué)的方法對應用效果進(jìn)行了統計，驗證了該鑄字檢測和識別方案的優(yōu)異效果。
關(guān)鍵詞：CNN；深度學(xué)習；鑄字檢測；鑄字識別
Abstract: In this paper, according to the characteristics of common ironpipecharacters, we design the detection and identification scheme ofraised characters in the inner wall of iron pipes based on deep learning.In this paper, we compare the most famous neural network structures,analyze their advantages and disadvantages and determine the details ofthe scheme according the result. After being deployed and implementedin the ductile iron pipes factory, the application effect is statisticallyanalyzed scientifically, and the excellent effect of the casting detectionand identification scheme are verified.
Key words: Deep learning; CNN; Iron-Pipe character detection; Iron-Pipe character Recognition
在線(xiàn)預覽：
基于深度學(xué)習的鑄管鑄字的檢測與識別方案設計.pdf
摘自《自動(dòng)化博覽》2021年10月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號