کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
7561763 1491499 2018 10 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Image-based manufacturing analytics: Improving the accuracy of an industrial pellet classification system using deep neural networks
ترجمه فارسی عنوان
تجزیه و تحلیل تولید مبتنی بر تصویر: بهبود دقت سیستم طبقه بندی صنعتی پلت با استفاده از شبکه های عصبی عمیق
کلمات کلیدی
تجزیه و تحلیل تولید، یادگیری عمیق، انتقال یادگیری، طبقه بندی پلت فرم،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه شیمی شیمی آنالیزی یا شیمی تجزیه
چکیده انگلیسی
An industrial image classification case study was utilized to compare PLS-DA, RF, and DNN models. Compared to the in situ classification system currently in use, increasingly complex models (PLS-DA and RF) were able to better utilize the same pre-defined features and improve prediction accuracy significantly. DNN obtained the highest accuracy on the independent test set, with the advantages of not requiring the a priori computation of image features since they are directly extracted from the raw images. Moreover, by visualizing the output of some layers of the DNN, it is possible to verify that activations occurred in regions that are indeed meaningful for the classification tasks, further supporting that DNN were effectively modelling the relevant features of the pellet.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems - Volume 180, 15 September 2018, Pages 26-35
نویسندگان
, , , , , , ,