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技创新与应用

2025年3期TechnologyInnovationandApplication创空间

DOI10.19981/j.CN23-1581/G3.2025.03.009

铜杆智能检测算法分析与系统实现

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常家利施学青张栋梁孙中奇薄方荣孙海燕

，

江苏亨通精工金属材料有限公司江苏苏州215234）

。该文设计一个基于网络架构（

摘要智能检测铜杆质量，在检测系统中起到重要作用VGG、Resnet和MobileNet）的深度学习

框架，用于铜杆质量检测。此外，受到MobileNet架构的启发，还提出一种实时检测深度学习框架，用于高效的自动检测，检测结果准

确率在90%以上。另外，基于现有的铜杆检测数据集和Django与Vue框架开发第一套铜杆智能检测系统。该系统实现铜杆类别管

理，自动检测管理，这是目前在铜杆检测行业首次使用基于MobileNet神经网络模型实现的智能管理系统。

关键词铜杆检测；智能制造；深度学习；人工智能；智能检测系统

中图分类号TP391文献标志码A文章编号2095-2945渊2025冤03-0041-04

Abstract:Intelligenttestingofthequalityofcopperrodsplaysanimportantroleinthetestingsystem.Thispaperdesignsa

deeplearningframeworkbasedonnetworkarchitectures(VGG,Resnet,andMobileNet)forcopperrodqualityinspection.In

addition,inspiredbytheMobileNetarchitecture,areal-timedetectiondeeplearningframeworkforefficientautomaticdetection,

withdetectionresultsaccuracyofmorethan90%.Inaddition,thefirstintelligentcopperrodinspectionsystemwasdeveloped

basedonexistingcopperrodinspectiondatasetsandbasedonDjangoandVueframeworks.Thesystemrealizescopperrod

categorymanagementandautomaticinspectionmanagement.Thisisthefirsttimeinthecopperrodinspectionindustrythatan

intelligentmanagementsystembasedontheMobileNetneuralnetworkmodelhasbeenimplemented.

Keywords:copperrodinspection;intelligentmanufacturing;deeplearning;artificialintelligence;intelligentinspectionsystem

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铜杆的质量检测是一个备受关注的研究课题。近化流程。