基于机器视觉的废钢智能判级系统研究与应用

本文分析了传统废钢判级方法的缺点,介绍了某钢铁企业基于机器视觉和机器学习技术开发的废钢智能判级系统,并对该系统的判级流程、应用架构、系统结构进行了详述。该系统,以卷积神经网络算法构建废钢识别模型,结合大量标注废钢及特殊件图片,训练最优化模型,依据废钢验收规则及人工经验,构建了废钢智能判级平台。该平台依据生产管理系统和计量系统中的合同、车辆、重量信息,实现了整车废钢的实时、全天候智能分级和成本评估报告生成,完全取代了传统的人工废钢判级,提升了钢铁企业废钢判级智能化水平。

基于深度学习的废钢检测类别平衡策略和分组采样模块

废钢的回收过程中,我们经常遇到种类繁多、类别数量不平衡等问题。鉴于此,本研究基于深度学习,提出了一种废钢检测方法,包括类别平衡策略(Class Balance)和分组采样模块(Multi Group Sampling)。类别平衡策略旨在解决数据集中存在的类别分布不均衡问题,而分组采样模块通过促进形状和大小相似的不同类别废钢之间的相互学习。通过对模型结构和训练流程的优化,该方法在废钢数据集上展现了出色的性能。我们采用rtmdet、yolov5和yolov8进行了一系列对比实验,结果显示本研究提出的策略能够在不同模型上取得更优的废钢图像检测效果,mAP分别提高了3.2%、2.6%和3.1%。本研究的成果为废钢回收处理行业提供了一种新的方案,提升废钢回收的效率和质量,推动废钢回收自动化的发展。

助力商业创新,打造领先实践

既要引领技术应用潮流,又要把握企业需求与商业创新趋势。关于费用报销,相信大多数职场人士都经历过。2023年2月下旬,《如果你购买了一本书,如何在北京师范大学报销》一文在“大变局下的中国管理”公众号发布,数日内阅读量接近10万,作者赵向阳博士表示,文中所述均为自己的真实经历与感受。