基于YOLOv8的工业环境平面积尘识别与清洁度评定

针对高清洁度要求的工业场景的平面清洁缺乏积尘识别的问题,利用高效的YOLOv8算法对平面上的灰堆、灰斑、反光进行类别和数量的识别,并分配不同的权重系数加权得到清洁度指数,然后对检测区域洁净度进行等级评定。系统根据清洁度等级来指挥平面清洁机器人进行清洁任务,使其高效完成清洁作业。实验结果表明:该模型在在测试集上的mAP@0.5达到80.6%,摄像头实时检测帧率可达到50~143 fps,可准确进行平面积尘识别并对检测平面进行清洁度评定。

基于YOLO v5的施工现场清洁度智能识别与评定

针对施工现场灰尘识别缺乏积灰程度的识别,本文提出了基于YOLO v5算法的灰尘检测与清洁度评定方法,研究选择高效的YOLO v5算法对几种工地灰尘和垃圾进行检测并分配不同的权重系数,统计检测目标数量加权出清洁度指数,进而对检测区域清洁度作出等级评定。系统根据清洁度等级来指挥平面清洁机器人进行清洁任务,使其高效完成清洁作业。实验结果表明:模型检测准确率为90.6%,灰尘和工地垃圾在测试集上的mAP@0.5达到90.9%。本文算法可准确灰尘识别并对检测的工地平面进行清洁度评定。

清洁度的评定方法

清洁度的评定方法湖北丹江口水利枢纽管理局机械厂（４４１９００）王惠民我厂的仿铝合金钢门窗需喷塑，汽车零部件需喷漆，两者的材质均为冷轧钢板、钢带，钢材表面油较多，产品又是经轧制及多次冲压成型，加工润滑油也较多。而我厂涂装前处理无加热装置，用常温除油除锈...