文章摘要
author_cn_name].基于YOLOv4模型的工件快速识别方法改进研究[J].重庆科技学院学报(自然科学版),2024,26(2):.
基于YOLOv4模型的工件快速识别方法改进研究
  
DOI:10. 19406 / j. issn. 1673-1980. 2024. 02. 009
中文关键词: 智能制造  工件识别  YOLOv4 模型  轻量化网络  GhostNet
英文关键词: 
基金项目:重庆市科学技术局人工智能技术创新重大主题专项重点研发项目“基于全生命周期数据的超高水头冲击式发电机组智能预警与诊断系统”(CSTC2017RGZN-ZDYFX0026),技术创新与应用示范专项产业类重点研发项目“压气机 整体叶盘高性能表面机器人磨削系统技术研发及应用示范” (CSTC2018JSZX-CYZDX0061) ;重庆科技学院研究生 科技创新计划项目“智能制造中工件信息获取的智能算法研究”(YKJCX2120309),“基于协同深度学习的水电机组 导轴承故障检测及性能劣化预测模型研究”(YKJCX2120713),“基于轻量化网络模型的水电机组转轮缺陷检测模 型研究”(YKJCX2120727)
作者单位
左皓楠1,胡桂川1,蒲小霞2,侯文赛2,邓春燕1(56-61) 1. 重庆科技学院 机械与动力工程学院 2. 重庆科技学院 安全工程学院 
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中文摘要:
      为强化智能制造场景中机器人对工件的快速识别性能,从改进 YOLOv4 模型入手作了方法优 化研究。 首先,利用 Ghost 模块优化主干提取网络,以减少网络参数,提高网络检测速度;其次,引入 DRConv 卷积优化特征提取网络,以弥补对主干网络进行优化所造成的精度损失;最后,引入 GAM 注意力模块,以强化在光线不足条件下的适应性。 通过对 YOLOv4 模型的改进,在保证较高识别精 度和检测速度的同时,使模型规模得以简化,使工件快速识别网络趋于轻量化。
英文摘要:
      
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