1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）
1.1 研究意义 近年来，工厂产线对于产品检测设备的需求不断上升。
其中工业零件的检测和识别是检测设备 中的重要内容，涉及了机器视觉、深度学习、图像识别等研究领域。
传统产线依靠人力进行重复性劳动，由于人容易具有疲劳性和人眼分辨率有限等特点，智能检测设备还没有普遍的应用，对于研 究工业零件的特定目标检测的应用级方法较少。
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2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案
2.1本课题拟研究内容本课题将以工业零件为研究对象，采用深度学习对特定情况下的零件识别进行识别，从原始数据的采集、数据集的预处理和构造模型的改进三个方面进行研究，并在自主构建的零件数据集上得到了较高的准确率。
由于检测目标存在堆叠、相似:不同光照等特定情况，为了提升数据集质量，通过改变视角、光照强度、背景干扰等环境因素，采集大量复杂条件下的目标图像。
综合考虑深度学习的数据要求，对工业零件进行多角度，多场景情况下的采集。
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