基于 AlexNet 和 SVM 的异常螺母检测（附 MATLAB 代码）

基于 AlexNet 和 SVM 的异常螺母检测（附 MATLAB 代码）

在工业生产中，螺母是一个很常见的零部件，但由于生产流程等诸多因素影响，会出现一些异常螺母，如螺纹不规则、表面缺陷等。这些异常螺母会影响到产品的质量，甚至导致整个生产线的停产。为了解决这个问题，我们可以使用深度学习技术进行螺母检测。

本文提出了一种基于 AlexNet 网络和支持向量机（SVM）的异常螺母检测方法。该方法通过使用 AlexNet 网络对螺母进行特征提取，将提取后的特征作为 SVM 的输入，实现了对异常螺母的识别。下面我们详细介绍该方法的实现过程。

首先，我们需要准备数据集。在本文的实验中，使用了一个包含 300 张正常螺母和 150 张异常螺母的图像数据集。接着，我们需要将数据集分为训练集和测试集。本文采用了 8：2 的比例将数据集分为训练集和测试集。

接下来，我们使用 MATLAB 进行编程实现。以训练集为例，我们可以按照如下流程进行模型训练：

1. 首先，读取训练集图像数据并进行预处理，包括图像大小统一、颜色空间转换、归一化等。

2. 利用 AlexNet 网络对预处理后的图像进行特征提取，并将提取后的特征保存为 SVM 的输入数据，同时保存相应的标签。

3. 使用 SVM 对输入数据进行分类训练。