共查询到10条相似文献,搜索用时 203 毫秒
1.
目的 提高工业分拣上常见的纹理多样、随机堆放盒体的检测与识别能力。方法 提出一种基于YOLOv5的旋转目标检测算法,该算法包括目标分类、位姿角度识别和边界框位置定位3个模块功能。目标分类模块中,通过自建数据集和设计8种目标分类标签以供模型分类学习;位姿角度识别模块对YOLOv5头网络中添加角度预测分支,引入环形平滑标签角度分类方法,实现分拣盒体的旋转角度精准检测;在边界框位置定位模块上,使用LCIoU回归框损失函数来计算旋转框回归损失,得到紧密包裹目标位置的边界框。结果 改进的YOLOv5算法在自建数据集上检测精度达到95.03%,在机器人多物体分拣实验中的准确率可达100%。结论 本文算法在盒体处于散乱堆放、密集堆放、堆叠堆放场景下均具有较高的定位与识别精度。 相似文献
2.
3.
产品检测时许多无关图像信息增加了参与计算的图像数据量,为解决该问题,提出了一种基于图像数据重排产品表面缺陷检测算法.根据先验知识将产品表面结构明显且不会出错的特征作为产品成像后的周向位置特征,建立起样本周向位置特征库图像序列;同时提取每个周向方位下样本表面各个待识别子目标区域图像数据或变换特征进行有效数据重排作为产品的检测识别特征,建立起产品的检测识别特征库图像序列.检测识别过程中,提取产品位置特征寻找其在标准样本库中最优解确定产品的周向方位,然后提取产品不同方位下的多个待检测区域并进行相同的数据重排,最终完成快速检测识别.经过仿真验证,本文的算法可以大大节省缺陷检测所用时间. 相似文献
4.
5.
针对轴承故障检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于自回归(AR)模型自相关系数峰态特征的一类故障检测方法.该方法利用正常样本生成AR模型参数,其他样本在该模型的投影形成残差序列,计算残差序列的自相关系数并取其峰态特征作为相似性的度量.实验结果表明该方法能有效地克服以AR模型参数为特征计算复杂度高且检测性能易受样本大小影响的不足.同时,文章给出了单一故障诊断模型并提出基于粒子群优化算法的阈值设定决策方法.实验中将本方法同其他以AR模型为特征的多层感知机(MLP)及自组织映射(SOM)方法进行比较,实验结果验证了本文建议方法的正确性和有效性. 相似文献
6.
对于背景呈非线性变化的复杂图像,用背景预测的方法对红外点目标进行检测时,传统的线性最小二乘法(Least Squares,LS)的效果比较差.文章使用核方法(Kernel Methods,KMs)推导了最小二乘法的非线性版本:核最小二乘算法(Kernel Least Squares,KLS);进一步推导出了更适合动态系统时序预测的指数加权形式的核最小二乘算法(Kemel Exponential wleighted Least Squares,KEWLS).提出了一种基于核方法的红外点目标检测算法,先用KEWLS非线性回归算法预测红外图像背景,再通过自适应门限检测残差图像中的目标,非线性函数回归和红外序列图像检测实验表明核方法较大地改进了算法的非线性函数估计与红外背景预测能力. 相似文献
7.
目的 针对食品包装的抓取和装配,利用人工成本高且容易装错等问题,基于方位特征(POC)方程的并联机构结构综合方法,提出一种以3PUPaR并联机构为主体的抓取机器人机构。方法 计算3PUPaR并联机构的自由度、方位特征集以及耦合度等拓扑特性,验证机构具有空间纯移动的运动特性,建立机构的运动学逆解方程,基于此,采用数值法得到机构的工作空间与运动灵巧度。并研究参数尺寸大小对工作空间与全局灵巧度的影响,以全局灵巧度和工作空间为优化目标,选择具有Pareto解的NSGA-II算法完成多目标参数优化。结果 结果表明,机构具有较大且连续的工作空间。结论 该新型三自由度并联机器人能够满足食品包装的抓取和装配时运动范围。 相似文献
8.
9.
10.
针对未知环境条件下的高光谱图像目标检测问题进行了研究,提出了一种基于投影的自动目标检测算法。该算法通过构造正交投影算子预先对部分干扰物信息进行削弱,再以无监督的自动目标搜寻方法找到场景中可能的目标物,将图像数据向可能目标物所张成的子空间投影以增强目标物的信息,然后用匹配的方法完成检测。有效减弱了干扰物对目标检测的影响,缩小了目标搜索的范围。应用此算法对实验采集数据进行处理,取得了较好的结果。 相似文献