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摘要：本申请公开了一种基于视觉检测的缝隙检测方法、装置、设备及存储介质，本申请涉及图像处理技术领域，缝隙检测方法包括通过线激光照射待测物体的待测位置，并通过摄像头记录待测位置对应的图像数据；将图像数据输入预训练模型进行判断，输出判断结果，判断结果包含待测物体的缝隙距离，预训练模型为YOLOV5模型，预训练模型包括底部模块、中间模块和顶部模块；根据判断结果与预设距离阈值进行对比，得到反馈结果。本申请通过预训练模型实现了缝隙检测的智能化处理，能够降低分析检测的成本。
主权项：1.一种基于视觉检测的缝隙检测方法，其特征在于，所述基于视觉检测的缝隙检测方法包括：获取待测位置对应的图像数据，所述待测位置是待测物体上线激光照射的位置；将所述图像数据输入预训练模型进行判断，输出判断结果，所述判断结果包含待测物体的缝隙距离，所述预训练模型为YOLOV5模型，所述预训练模型包括Backbone模块、Neck模块和Head模块；根据所述判断结果与预设距离阈值进行对比，得到反馈结果；所述将所述图像数据输入预训练模型进行判断，输出判断结果的步骤，包括：通过所述Backbone模块对所述图像数据的进行特征提取，得到图像特征，所述图像特征通过至少一个学习通道提取得到；通过所述Neck模块对所述图像特征进行上采样和下采样，得到上采样特征和下采样特征；将所述上采样特征和所述下采样特征进行拼接构造，得到特征金字塔；所述Head模块根据所述特征金字塔进行计算，得到判断结果并输出所述判断结果；所述Head模块根据所述特征金字塔进行计算，得到判断结果的步骤包括：根据所述特征金字塔构建边界框；对所述边界框进行非极大值抑制计算，得到每个边界框的置信度分数；基于每个边界框的置信度分数对所述边界框进行排序，得到排序列表；依照所述排序列表对所述边界框进行重叠度计算，得到每个边界框对应的重叠度；根据所述重叠度对所述置信度分数进行调整，得到调整后的置信度分数；基于调整后的置信度分数对所述边界框进行重新排序，选择出待检测框，所述待检测框为重新排序后置信度分数最高的边界框；基于所述待检测框对所述图像数据进行测距计算，得到判断结果。
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百度查询： 无锡宇宁智能科技有限公司 基于视觉检测的缝隙检测方法、装置、设备及存储介质
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