一種生產線上物品完整性檢測方法及裝置

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111618382.0 申請日 -
公開（公告）號 CN114399720A 公開（公告）日 2022-04-26
申請公布號 CN114399720A 申請公布日 2022-04-26
分類號 G06V20/50（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/34（2022.01）I;G06V10/80（2022.01）I;G06V10/82（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 周磊;梁佳楠;莊澤龍;陳櫻;于海玉 申請（專利權）人 華南智能機器人創(chuàng)新研究院
代理機構 廣東廣盈專利商標事務所（普通合伙） 代理人 李俊
地址 528315廣東省佛山市順德區(qū)樂從鎮(zhèn)嶺南大道南2號中歐中心F座四層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種生產線上物品完整性檢測方法及裝置，所述檢測方法包括以下步驟：采集生產線現(xiàn)場圖片，獲取原始圖片數(shù)據集；對所述原始圖片數(shù)據集進行標記，獲得標記圖片數(shù)據集；將所述標記圖片數(shù)據集輸入至YOLOv3檢測模型中進行目標檢測，所述YOLOv3算法模型的主干網絡采用Mobilenetv2架構對標記圖片數(shù)據集進行深度可卷積處理；對深度可卷積處理的標記圖片數(shù)據采用雙向融合BiFPN進行特征信息融合；采用圖像增強技術對特性信息融合后的標記圖像數(shù)據集進行圖像數(shù)據增強；將目標檢測結果輸出，并得出生產線物品的完整性信息。所述檢測方法響應速度快，加強特征提取，提高小物品識別精度，在模型訓練時，通過圖片增強技術豐富訓練樣本，提高所述檢測模型的檢測精確度。