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《基于机器学习的无序零件智能分拣方法研究》

一、引言

随着工业4.0时代的到来，智能制造和自动化技术日益成为工业生产的重要支柱。在众多领域中，无序零件的分拣工作尤为关键。传统的分拣方法主要依赖人工或简单的机械装置，效率低下且易出错。为了解决这一问题，本文提出了一种基于机器学习的无序零件智能分拣方法。该方法通过深度学习和图像识别技术，实现对零件的快速、准确分拣，从而提高生产效率和质量。

二、无序零件智能分拣背景与意义

无序零件智能分拣是指通过先进的技术手段，将混杂、无序的零件进行快速、准确、自动的分拣。随着制造业的快速发展，无序零件的分拣问题愈发突出，成为制约生产效率和质量的关键因素。传统的分拣