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基于深度学习的嵌入式汽车内饰件装配检测 被引量：1
1
作者 谭任 唐忠 +1 位作者 王鸿亮 王帅 《计算机系统应用》 2022年第4期110-116,共7页
汽车内饰件装配后的质量检测是装配的重要阶段,是确保内饰件装配高通过率的重要保障.以低功耗高性能英伟达的开发板搭建目标检测硬件平台,对比Faster RCNN与YOLOv5模型,采用对小目标检测效果更好的YOLOv5模型训练工业摄像头采集的数据.... 汽车内饰件装配后的质量检测是装配的重要阶段,是确保内饰件装配高通过率的重要保障.以低功耗高性能英伟达的开发板搭建目标检测硬件平台,对比Faster RCNN与YOLOv5模型,采用对小目标检测效果更好的YOLOv5模型训练工业摄像头采集的数据.试验结果表明,对汽车内饰装配件13种特征检测的准确率都高达95%以上,实现了对汽车内饰装配件高效精准的判别,为汽车内饰件的装配工作提供了可靠的辅助手段. 展开更多
关键词 汽车内饰装配件 目标检测 YOLOv5 Faster RCNN 深度学习 检测方法
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