Abstract-Med den snabba utvecklingen av Internet av saker enheter och nätverksinfrastruktur, har det funnits en hel del sensorer som antagits i den industriella produktionen, vilket resulterar i en stor mängd data. Ett av de mest populära exemplen är tillverkningskontrollen, som är att upptäcka defekter i produkterna. För att införa ett robust inspektionssystem med högre noggrannhet föreslår vi en djupinlärningsbaserad klassificeringsmodell i detta dokument, som kan hitta de eventuella defekta produkterna. Eftersom det kan finnas många monteringslinjer i en fabrik, är ett enormt problem i detta scenario hur man behandlar sådana stora data i realtid. Därför designar vi vårt system med begreppet dimdata. Genom att avlasta beräkningsbördan från den centrala servern till dimnoder, får systemet möjlighet att hantera extremt stora data. Det finns två uppenbara fördelar i vårt system. Den första är att vi anpassar den konvolutionella neurala nätverksmodellen till dimdatamiljön, vilket avsevärt förbättrar dess datoreffektivitet. Den andra är att vi utarbetar en inspektionsmodell, som samtidigt kan ange defekttypen och dess grad. Experimenten bevisar att den föreslagna metoden är robust och effektiv.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. utnyttjad dimma dator för att avlasta datorbördan från molnservrarna till dimnoder för att få bekvämligheten av att behandla datainnehållet i utkanten av nätverket REF.
Deep Learning for Smart Industry: Efficient Manufacture Inspection System With Fog Computing
{'venue': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'journal': 'IEEE Transactions on Industrial Informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}