基于深度学习技术的继电器零件分类识别方法——结合halcon图像处理与GPU加速实现案例解析C#联合halcon深度学习源码 继电器识别 在halcon等图像处理算法不稳定的情况下,需要用深度学习来解决。 下面这个案例非常有参考价值,是基于深度学习来识别工厂的零件。 因为这个零件种类比较多,并且不规则,用人工分类,比较容易误判,并且效率太低。 通过深度学习的模型,很好的分类这些产品零件。 人工加了gpu,,将提高识别时间 提供继电器零件的数据集和联合halcon的源码实现常规的物体分类和继电器零件分类两个运行文件夹,可以在非gpu电脑上面运行