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针对现有的弧齿锥齿轮安装位置偏差分类识别效率低的问题,使用改进的ResNet-18神经网络构建轻量级弧齿锥齿轮安装位置偏差分类识别模型,改进的网络修改了ResNet-18网络第一卷积层,并引入了通道与空间注意力机制。实验结果表明,改进ResNet-18较原网络对于齿面接触印痕图像的分类准确率提高了3.23%,损失值降低了0.04。该方法为齿轮安装偏差识别提供了新路径,对弧齿锥齿轮总成的安装调整作业提供了一定的指导。 相似文献
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