《表2 本文模型识别效果：游乐设施焊接缺陷分析与检测研究》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
本研究分别对气孔、咬边、裂纹以及混合后整体进行了识别研究，识别结果如表2所示。
| 图表编号 | XD00197952400 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.12.01 |
| 作者 | 孙江浩、张勇、周伟、韦子辉、刘霜、方立德 |
| 绘制单位 | 河北大学质量技术监督学院、中国特种设备检测研究院、河北大学质量技术监督学院、河北大学质量技术监督学院、河北大学质量技术监督学院、河北大学质量技术监督学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
相关图表
- 《表1 衬砌模型工况类型：隧道缺陷衬砌地质雷达检测和快速识别》2020.07.01
- 《表1 本文方法缺陷识别结果》2021.01.15
- 《表2 缺陷类型识别结果：冲压件冲孔缺陷的检测与识别》2020.12.01
- 《表3 各类缺陷的检测识别效果》2021.01.31
- 《表2 本文方法与现有方法的总体识别效果对比》2020.05.15
- 《表1 不同模型在本文数据集上的识别效果对比》2020.05.10
- 《表1 CLAHE算法对于本文模型识别效果的测试结果表》2020.06.01
- 《表4 缺陷圆周位置统计：海底管道对接环焊缝焊接质量控制分析与研究》2020.05.01
- 《表3 缺陷深度位置统计：海底管道对接环焊缝焊接质量控制分析与研究》2020.05.01
- 《表2 各区域的能谱：电站锅炉用焊接节流式流量计的焊缝缺陷检测及分析》2020.08.20
- 《表1 实验结果统计表：基于HALCON的贴片IC焊接缺陷检测算法研究》2020.08.25
- 《表3 本文提出的入侵检测系统检测效果与同类研究对比》2020.02.15
- 《表1 缺陷分类识别效果：基于超声相控阵对焊缝缺陷的检测研究》2020.03.10
- 《表2 各类模型识别率：基于Inception-V3模型的金属板材表面缺陷检测系统》2020.02.20
- 《表1 本文系统缺陷识别精度》2020.01.15
- 《表1 CNN模型设计：基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别》2019.12.01
- 《表2 识别正确率比较：基于机器视觉的樱桃缺陷检测与识别》2019.12.01
- 《表3 缺陷检测模型的检测效果》2019.12.01
- 《表3 KANO评价表：农村公共文化服务需求识别方法的缺陷及其优化研究——基于KANO模型的分析》2019.06.15
- 《表1 模型结果对比：基于神经网络的磁瓦表面缺陷检测识别》2019.08.20