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亿荣金属
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[理化] 基于深度学习的轧辊缺陷超声识别方法

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[LV.4]偶尔看看III

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初级锻造工

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发表于 2025-8-30 08:03:07 | 显示全部楼层 |阅读模式

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针对轧辊缺陷识别困难的问题,提出一种融合注意力机制的卷积神经网络轧辊缺陷识别方法,将超声检测的A扫原始波形信号作为输入,无需设计专门的特征提取算法,实现了轧辊内部多类型缺陷的准确识别。 基于深度学习的轧辊缺陷超声识别方法.pdf (341.64 KB, 下载次数: 0)
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