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English(EN) IoT-Enhanced CNN-Based Labelled Crack Detection for Additive Manufacturing Image Annotation in Industry 4.0

物联网增强型CNN以99.54%的准确率检测增材制造中的裂纹

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一个物联网增强型深度学习系统，用于检测增材制造中的裂纹。该框架集成了实时监控、边缘计算和卷积神经网络（CNN），在缺陷分类方面实现了高准确率。它支持监督和半监督学习，在一个大型数据集上展示了99.54%的准确率，并通过数据平衡和增强提高了泛化能力。该系统还将制造参数与缺陷形成联系起来，并整合了数字孪生技术用于预测分析和过程控制。 AI

影响 通过高精度、实时的缺陷检测和预测分析，增强了增材制造中的质量控制。

排序理由 这是一篇研究论文，详细介绍了使用物联网和CNN进行裂纹检测的新颖框架。

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物联网增强型CNN以99.54%的准确率检测增材制造中的裂纹

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Mohsen Asghari Ilani, Yaser Mike Banad ·

    工业4.0中基于物联网增强的卷积神经网络的增材制造图像标注裂纹检测

    arXiv:2604.22857v1 Announce Type: new Abstract: This paper presents an IoT-enhanced deep learning framework for automated crack detection in Additive Manufacturing (AM) surfaces using convolutional neural networks (CNNs). By integrating IoT-enabled real-time monitoring, high-reso…

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