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机器视觉（AOI）之卷积神经网络

2021-05-26

广东吉洋视觉：Mini LED,SMT AOI,LED AOI,焊线AOI,焊线检测AOI。卷积神经网络是多层神经网络。卷积神经网络与其它深度学习网络的最大区别在于它具有卷积层，可以直接与二维数据进行卷积。卷积神经网络的优点是它能直接与图像像素进行卷积，从图像像素中提取图像特征，更接近人脑视觉系统的处理方法；卷积神经网络的基本网络结构可分为四个部分：输入层，卷积层，全连接层和输出层。在利用卷积神经网络对图像进行分析的过程中，首先将图像分解为小区域，并进行部分重复。卷积神经网络中的一组小神经元与输入图像的一个小区域相连，相当于将每个小区域输入神经网络进行识别。这样做的好处是集合是重叠和平铺的，并且网络中的每一层重复相同的过程，因此网络可以容忍输入图像的某种程度的变形。然后对输入图像的邻域进行卷积处理，得到图像的邻域特征图，通过池技术在小邻域内进行下采样，得到新的特征，从而将图像压缩为较小的序列。最后，我们将序列输入另一个“完全连接”的神经网络，以确定图像是否匹配。所以整个过程通过卷积、最大池、“全连通”神经网络，结合实际问题，可以确定卷积的个数，最大池、卷积层的增加有助于识别更复杂的特征，调用最大池函数有助于减小数据量。近年来，卷积神经网络在图像分析领域得到了广泛的应用。

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