一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法

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一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法
申请号:CN202510340815
申请日期:2025-03-21
公开号:CN119888588B
公开日期:2025-05-16
类型:发明专利
摘要
本发明涉及人工智能技术领域,公开了一种面向智能工厂的深度学习算法模型优化与部署方法,对农产品进行随机清洗,具体包括:设定清洗装置内清洗水的添加范围,以及搅拌装置的转速调节范围;基于清洗水的添加范围对清洗装置内添加清洗水;基于搅拌装置的转速调节范围对清洗装置进行搅拌;获取第i次随机清洗的农产品的近似体积,并基于近似体积确定第i组特征数据对应的特征农产品的数量;获取第i次随机清洗的农产品的清洗前图像和清洗后图像;并基于清洗前图像和清洗后图像对第i组特征数据进行评分,得到第i组特征数据的清洁分数;基于N组特征数据对应的清洁分数,以训练得到清洗预测模型;对目标农产品规划清洗方案。
技术关键词
深度学习算法 智能工厂 灰度矩阵 数据 元素 图像 清洗水 保留特征 人工智能技术 果实 语义 样本 规划 边缘检测 时间段 索引 基准 标签 编码
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