《表4 不同识别方法准确率汇总》

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《基于卷积神经网络的机械零件表面缺陷分类》

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为了验证本文方法的性能，将本文所提CNN的方法与常用的传统方法进行对比，通过对零件缺陷的纹理特征、灰度特征和几何特征进行人工提取，在同样的实验条件和样本数据划分下，使用支持向量机的方法进行零件缺陷分类，所得识别结果与之前CNN算法得到的结果一同汇总如表4所示。