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面向数字化管理的智能制造质量检测中计算机视觉识别算法的改进研究

赵雄宇

【摘要】针对传统计算机视觉识别算法在复杂工况下存在的鲁棒性不足、特征提取冗余等问题，本文提出一种融合注意力机制与轻量化网络的改进方案。通过优化特征融合模块增强缺陷特征辨识度，并借助数字化管理平台的数据协同能力提升检测效率。实验表明：改进算法识别精度达９８.２％，相较传统算法提升７. ５％，响应时间缩短至３２ｍｓ，能够满足智能制造的实时质量管控需求，为数字化生产质量追溯提供技术支撑。

【关键字】数字化管理；智能制造；质量检测；计算机视觉；识别算法改进

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