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申请/专利权人：华南智能机器人创新研究院;广东省科学院智能制造研究所
摘要：本发明公开了一种生产线上物品完整性检测方法及装置，所述检测方法包括以下步骤：采集生产线现场图片，获取原始图片数据集；对所述原始图片数据集进行标记，获得标记图片数据集；将所述标记图片数据集输入至YOLOv3检测模型中进行目标检测，所述YOLOv3算法模型的主干网络采用Mobilenetv2架构对标记图片数据集进行深度可卷积处理；对深度可卷积处理的标记图片数据采用双向融合BiFPN进行特征信息融合；采用图像增强技术对特性信息融合后的标记图像数据集进行图像数据增强；将目标检测结果输出，并得出生产线物品的完整性信息。所述检测方法响应速度快，加强特征提取，提高小物品识别精度，在模型训练时，通过图片增强技术丰富训练样本，提高所述检测模型的检测精确度。
主权项：1.一种生产线上物品完整性检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集生产线现场图片，获取原始图片数据集；对所述原始图片数据集进行标记，获得标记图片数据集；将所述标记图片数据集输入至YOLOv3检测模型中进行目标检测，所述将所述标记图片数据集输入至YOLOv3检测模型中进行目标检测包括：所述YOLOv3算法模型的主干网络采用Mobilenetv2架构对所述标记图片数据集进行深度可卷积处理；对深度可卷积处理的标记图片数据采用双向融合BiFPN进行特征信息融合；采用图像增强技术对特性信息融合后的标记图像数据集进行图像数据增强；将目标检测结果输出，并得出生产线物品的完整性信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南智能机器人创新研究院 广东省科学院智能制造研究所 一种生产线上物品完整性检测方法及装置
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