【摘 要】
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针对自动化生产线上运动的工件检测准确度要求高,部分小工件难以检测的问题,提出一种基于SSD改进的工件目标检测算法.在SSD算法的基础上,将SSD的骨干网络VGG16替换为ResNet50,并增加输出特征层的预选框数量,其次加入特征金字塔(FPN)的算法思想,将网络中的底层特征与高层特征融合,解决了SSD算法中对底层特征提取能力不足的问题,从而改善了对小目标工件检测效果差的缺陷.研究结果表明,相比于SSD算法改进的SSD工件识别方法降低了对小目标工件的漏检率,平均准确率提高了2.5％,保证了工件检测的准确率
【机 构】
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西南科技大学制造科学与工程学院,绵阳 621010;西南科技大学制造科学与工程学院,绵阳 621010;制造过程测试技术省部共建教育部重点实验室,绵阳 621010
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针对自动化生产线上运动的工件检测准确度要求高,部分小工件难以检测的问题,提出一种基于SSD改进的工件目标检测算法.在SSD算法的基础上,将SSD的骨干网络VGG16替换为ResNet50,并增加输出特征层的预选框数量,其次加入特征金字塔(FPN)的算法思想,将网络中的底层特征与高层特征融合,解决了SSD算法中对底层特征提取能力不足的问题,从而改善了对小目标工件检测效果差的缺陷.研究结果表明,相比于SSD算法改进的SSD工件识别方法降低了对小目标工件的漏检率,平均准确率提高了2.5％,保证了工件检测的准确率.
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