一种基于稀疏表示精度量化的废旧家电拆解部件识别方法

该发明针对废旧家电拆解部件识别模型量化过程中的决策特征和权重分配不稳定的问题，提出一种基于稀疏表示精度量化的废旧家电拆解部件识别方法。首先利用ConvNeXt‑Tiny构建废旧家电拆解部件识别模型，计算得到废旧家电图像的深度特征，其次，利用量化误差损失函数，优化量化训练过程中的权重，最后利用分布损失函数，在训练过程中冻结模型的不稳定位宽，实现废旧家电准确分类，提升了模型的识别精度。基于稀疏表示精度量化的废旧家电拆解部件识别方法在实际废旧家电拆解过程中，可以解决量化过程中识别模型的决策特征和权重分配不稳定的问题，实现了高效的废旧家电拆解部件分类识别，为废旧家电回收行业提供技术支持。