基于Matlab的AlexNet和SVM算法实现螺母异常检测

基于Matlab的AlexNet和SVM算法实现螺母异常检测

随着工业自动化水平的提高，很多机器都需要使用螺母进行固定，这些螺母一旦出现异常就会导致机器运转不稳定甚至发生故障。因此，对螺母进行异常检测是非常重要的。本文使用AlexNet神经网络结合SVM分类算法来实现螺母的异常检测。

一、数据准备

在进行训练之前，首先需要准备训练数据集。我们从工业生产中采集了1000张正常螺母图片和200张异常螺母图片。这些图片需要先进行数据增强和预处理，以提高模型的鲁棒性和准确性。具体的数据增强方法有旋转、镜像、裁剪、亮度调整等操作。最终，我们得到了一个包含3200张图片的数据集。

二、模型训练

接下来，我们使用Matlab中的深度学习工具箱来训练AlexNet神经网络模型，使用步骤如下：

1. 加载预处理后的图像数据集。

imds = imageDatastore('data','IncludeSubfolders',true,'LabelSource','foldernames');
[imdsTrain,imdsValidation] = splitEachLabel(imds,0.7,'randomized');

2. 定义神经网络结构。

net = alexnet;
layersTransfer = net.La