基于深度学习模型的超声增材制造高级预测质量评估

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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。

原文中文,约300字,阅读约需1分钟。
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