基于深度学习的多视角螺钉缺失智能检测算法

作     者：于畅 伍星 邓秋菊 YU Chang;WU Xing;DENG Qiuju

作者机构：重庆大学计算机学院重庆400044 重庆移通学院大数据与计算机科学学院重庆401520 

基　　金：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) 

出 版 物：《山东大学学报（工学版）》 (Journal of Shandong University（Engineering Science）)

年 卷 期：2023年第53卷第4期

页      码：104-112页

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。

主 题 词：深度学习 机器视觉 目标检测 关键点检测 多视角融合 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.6040/j.issn.1672-3961.0.2023.031

馆 藏 号：203123368...