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《【HALCON工业视觉应用探索】03. C# + Halcon工业零件分类系统：基于迁移学习的快速部署方案》
摘要：针对汽车零件分拣中心面临的零件反光、叠放导致传统识别失效及新零件频繁增加的痛点，本文提出基于C#与Halcon 24.11深度学习模块的工业零件分类系统。该系统采用迁移学习方案，以预训练ResNet18为基础模型，通过虚拟数据生成、模型训练、实时推理三步实现零件分类。实验室测试显示，在每类300张虚拟训练样本、50张真实测试样本的条件下，训练时间7分38秒，推理速度83ms/帧，准确率达92.7%。
——来自博客 https://blog.csdn.net/weixin_39815573/article/details/150220721
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