一种抗粉尘遮挡的卸料孔检测方法
Anti-dust-occlusion detection method of handling hole
1. 重庆理工大学 计算机科学与工程学院, 重庆 400054
2. 重庆大学 自动化学院, 重庆 400044
摘要
为解决粉镀锌卸料时卸料孔被锌粉遮挡，单一模型目标检测网络或方法无法很好地识别问题，提出一种专门的、融合多种特征模型的检测方法来辅助卸料。首先，用深度可分离卷积代替Tiny-YOLOv3（you only look once version 3）中的传统卷积，并调整损失函数，适应新的训练；接着，用像素统计判断目标区域遮挡情况，运用轨迹特征和形态特征模型对当前帧进行预测；最后，遵循模型融合规则，用预测结果对目标检测网络结果进行优化。实验结果表明在卸料孔长时间遮挡严重情况下，改进后的融合模型表现最好，总体AP（average prediction）达到99.38%，AIOU（average intersection over union）达到88.74%，同时满足实时检测要求，有效解决了粉尘强遮挡条件下工装卸料孔动态检测问题。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(51374264)
重庆留学人员回国创新创业支持项目(CX2017004)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2020.06.0260
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第7期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 2203-2208
文章编号: 1001-3695(2021)07-054-2203-06
发布历史
[2021-07-05] 印刷出版
引用本文
张兴兰, 王媛媛, 欧阳奇. 一种抗粉尘遮挡的卸料孔检测方法 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (7): 2203-2208. (Zhang Xinglan, Wang Yuanyuan, Ouyang Qi. Anti-dust-occlusion detection method of handling hole [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (7): 2203-2208. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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