在制造业质量控制中,缺陷检测至关重要。本文介绍了一种张量卷积神经网络(T-CNN),在超声波传感器组件的缺陷检测中表现优异。T-CNN通过减少模型参数,提高了训练速度和性能,且准确性保持不变。结果表明,T-CNN在参数减少15倍的情况下,训练时间加快4%至19%,显著优于传统人工检测,具有重要应用价值。
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