【摘 要】
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传统的人工检测电极帽端面和对中性判断误差较大且生产效率低下,而深度学习模型价格昂贵且计算代价极大。对此,提出了基于霍夫变换和Yolov3的算法对电极帽对中性及端面进行检测。对样本取帧进行灰度化及高斯模糊处理,采用霍夫变换算法检测出圆心位置,算出与标定位置的差距以便进行对中处理。采用Yolov3算法对样本的目标数据集进行特征提取训练,再调整训练的网格模型参数,训练数据得到模型用于端面检测。
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传统的人工检测电极帽端面和对中性判断误差较大且生产效率低下,而深度学习模型价格昂贵且计算代价极大。对此,提出了基于霍夫变换和Yolov3的算法对电极帽对中性及端面进行检测。对样本取帧进行灰度化及高斯模糊处理,采用霍夫变换算法检测出圆心位置,算出与标定位置的差距以便进行对中处理。采用Yolov3算法对样本的目标数据集进行特征提取训练,再调整训练的网格模型参数,训练数据得到模型用于端面检测。
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