智慧型电缆检测技术的发展研究

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摘 要：传统的电缆检测方法已渐渐开始转型为人工智慧机器学习的检测方法，然而机器学习中常利用人工去定义特征萃取后，输入至机器学习中进行缺陷检测，过往在辨识表面缺陷时，经常将灰尘判别出为不良品，使现场人员进行调阅信息及电缆拉回检测时，花费更久的时间处理。但利用卷积神经网络算法的特色，使高维度的数据更容易处理，让计算机自主学习利用卷积方式萃取特征取代人工特征提取，将训练好的权重后得到良好特征分类效果，以更容易的方式解决灰尘及环境问题并降低判别错误的机率，达到高准确率、高稳定性的检测方法减少内部损失成本，使电缆线传统产业现场检测人员能降低收取到错误信息，以及减少电缆线里铜条报废重铸问题。（剩余3751字）