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山东大学学报 (工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (4): 104-112.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2023.031

• 机器学习与数据挖掘 • 上一篇    

基于深度学习的多视角螺钉缺失智能检测算法

于畅1,伍星1*,邓秋菊2   

  1. 1.重庆大学计算机学院, 重庆 400044;2.重庆移通学院大数据与计算机科学学院, 重庆 401520
  • 发布日期:2023-08-18
  • 作者简介:于畅(1997— ),男,山东烟台人,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉. E-mail:202014131094@stu.cqu.edu.cn. *通信作者简介:伍星(1978— ),男,四川射洪人,副教授,博士,主要研究方向为计算机视觉与医学图像智能分析. E-mail:wuxing@cuq.edu.cn
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(6167211);重庆市教育委员会科学技术研究资助项目(KJQN202102401)

Intelligent screw absence detection algorithm based on deep learning with multiple perspectives

YU Chang1, WU Xing1*, DENG Qiuju2   

  1. 1. College of Computer Science, Chongqing University, Chongqing 400044, China;
    2. School of Big Dada and Computer Science Engineering, Chongqing College of Mobile Communication, Chongqing 401520, China
  • Published:2023-08-18

PDF (PC)

167

摘要： 为有效实现工业生产线螺钉缺失问题的智能检测,利用深度学习技术,提出并设计一种螺钉检测算法。该算法包括3个部分:基于目标检测算法实现螺钉自动检测;基于关键点检测的螺钉匹配算法消除零件位置变化影响;构建多视角检测结果融合算法降低零件相互遮挡影响。该算法已应用于多种型号的洗衣机内桶螺钉检测中,试验结果表明其正确率高达99.7%以上。与传统的人工检测方式相比,该算法具有更高的准确率和自动化程度,可以有效减少漏检和误检问题,为工业生产提供新的解决方案。

关键词: 深度学习, 机器视觉, 目标检测, 关键点检测, 多视角融合

中图分类号: 

  • TP183
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