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基于改进SSD的多目标零件识别系统研究
被引量:
6
1
作者
陈冠琪
胡国清
+5 位作者
Jahangir Alam SM
许华忠
李开林
戈明亮
易玉华
罗建中
《新技术新工艺》
2019年第8期72-76,共5页
在零件的装配、分拣、焊接等工业生产过程中,使用图像处理的方法对零件进行识别能够大大减少夹具的使用。在零件的图像识别领域中,提出一种基于多尺度融合的MDSSD零件识别系统,MDSSD网络以SSD网络为基础,通过针对特定的零件识别场景,特...
在零件的装配、分拣、焊接等工业生产过程中,使用图像处理的方法对零件进行识别能够大大减少夹具的使用。在零件的图像识别领域中,提出一种基于多尺度融合的MDSSD零件识别系统,MDSSD网络以SSD网络为基础,通过针对特定的零件识别场景,特别是小目标零件,使用融合模块实现深层网络和浅层网络的跨层连接,并且实现类别的预测以及坐标的回归。在特定环境的螺钉、螺母、垫圈的测试数据集上,分别使用SSD网络和MDSSD网络对单张图片的单类零件和单张图片的多类零件进行检测操作。实验表明,使用MDSSD算法平均检测精度达到97.11%,检测速度达到32.00 fps,MDSSD算法对比原来的SSD算法,平均检测精度提高了6.21%,能实时高精度地检测出零件,满足零件识别需求,可解决工业实际问题。
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关键词
SSD
mdssd
图像处理
多尺度融合
跨层连接
零件识别
下载PDF
职称材料
题名
基于改进SSD的多目标零件识别系统研究
被引量:
6
1
作者
陈冠琪
胡国清
Jahangir Alam SM
许华忠
李开林
戈明亮
易玉华
罗建中
机构
华南理工大学机械与汽车工程学院
出处
《新技术新工艺》
2019年第8期72-76,共5页
文摘
在零件的装配、分拣、焊接等工业生产过程中,使用图像处理的方法对零件进行识别能够大大减少夹具的使用。在零件的图像识别领域中,提出一种基于多尺度融合的MDSSD零件识别系统,MDSSD网络以SSD网络为基础,通过针对特定的零件识别场景,特别是小目标零件,使用融合模块实现深层网络和浅层网络的跨层连接,并且实现类别的预测以及坐标的回归。在特定环境的螺钉、螺母、垫圈的测试数据集上,分别使用SSD网络和MDSSD网络对单张图片的单类零件和单张图片的多类零件进行检测操作。实验表明,使用MDSSD算法平均检测精度达到97.11%,检测速度达到32.00 fps,MDSSD算法对比原来的SSD算法,平均检测精度提高了6.21%,能实时高精度地检测出零件,满足零件识别需求,可解决工业实际问题。
关键词
SSD
mdssd
图像处理
多尺度融合
跨层连接
零件识别
Keywords
SSD
mdssd
image processing
multi-scale fusion
skip connection
parts recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进SSD的多目标零件识别系统研究
陈冠琪
胡国清
Jahangir Alam SM
许华忠
李开林
戈明亮
易玉华
罗建中
《新技术新工艺》
2019
6
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