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    首页 > 制造业自动化 > 基于YOLOv5s的丁腈手套缺陷检测方法

    基于YOLOv5s的丁腈手套缺陷检测方法

    Surface defect detection method of nitrile gloves based on YOLOv5s

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    摘要为实现丁腈手套缺陷的自动检测,提出一种基于YOLOv5s网络的识别方法.首先根据COCO数据集格式构建自制数据集,然后利用自制数据集对网络进行训练,最后使用工业相机采集的图片对训练好的YOLOv5s网络进行测试.实验结果表明基于YOLOv5s网络的陷检测模型对手套缺陷检测准确率为95.43%,检测精度为97.26%,检测速度为111.35fps.该方法可以满足生产线上丁腈手套缺陷检测的准确性和实时性需求.

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    作者 吴祥祥 [1] 谈莉斌 [2] 徐向荣 [1] 学术成果认领
    作者单位 安徽工业大学 机械工程学院,马鞍山 243002 [1] 安徽工业大学 机械工程学院,马鞍山 243002;北京理工大学智能机器人与系统高精尖创新中心,北京 100081 [2]
    关键词 神经网络YOLOv5s目标识别手套缺陷
    分类号 TP391.41R194.5
    栏目名称
    通讯与网络
    DOI 10.3969/j.issn.1009-0134.2023.09.001
    发布时间 2023-10-19
    基金项目
    智能机器人与系统高精尖创新中心开放基金（2019IRS15）
    • 浏览0
    • 被引2
    • 下载2
    制造业自动化

    制造业自动化

    2023年45卷9期

    1-4,10页

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