智能激光打码视觉识别装备设计与应用

激光打码广泛应用于工厂流水线中,结合视觉检测、无线通信实现激光打码识别的智能化对推进智能工厂建设具有重要价值。鉴于实际需求,设计了一套包含树莓派、摄像头、光纤激光器、无线通信模块等的智能激光打码视觉识别装备,设备在效率以及经济性实用性有较好的平衡。另外卷积神经网络应用于嵌入式设备中,网络的轻量化成为必然趋势,但难以兼备速度与准确率。为了解决这个问题提出了一种基于YOLOv4-tiny的改进轻量化神经网络,网络中将YOLOv4-tiny中的CSPBlock模块中的卷积操作改为深度可分离卷降低模型复杂度,同时加入多尺度卷积增加特征提取的多样性减少信息丢失,最后再加上注意力机制增加模型的对重要信息的感知能力得到改进的DWCSPBlock模块。实验验证表明,改进的目标检测算法在检测速度和准确率上有较好的平衡,在满足实际要求的前提下单次识别、打码以及解码过程用时为4 s且相对于其他识别打码设备本设备具有更高泛化能力、成本低且效率高的优点。