基于深度学习的安全气囊裁剪片识别系统的设计

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摘 要：随着安全气囊设计的多样化，安全气囊裁剪片的设计也越来越相似。现阶段工厂仍然采用人工识别安全气囊裁剪片的方式，不仅需要投入大量的人力和时间，其准确率还受人员主观因素的影响。为解决这一问题，设计了一种基于深度学习的安全气囊裁剪片识别系统。首先，通过拍摄采集了6种相似OPW安全气囊的耳片照片共1 000张，构建了实验所用的数据集；然后，训练了基于深度学习的安全气囊裁剪片识别模型，并应用当前常用的几种深度学习模型进行实验，进而选取合适的模型；接着，对所选的模型进行改进，将其识别准确率提高至93%；最后，开发Web端，用户通过访问网页端即可识别裁剪片，实现移动端的识别操作。（剩余5384字）