基于改进YOLO v3网络的齿轮毛刺检测方法

摘要：

由于齿轮毛刺位置的特殊性以及周围环境的相似性,传统的图像处理方法并不能取得很好的效果.因此,提出一种基于改进YOLO v3网络的目标检测算法,实现对齿轮毛刺特征的快速检测.通过提高网络输入的分辨率和调整网络结构的方法,使改进YOLO v3网络的性能得到进一步优化,提高检测效率.在制作标签前,采用张氏标定法消除镜头畸变对图片的影响.结果表明:与原YOLO v3网络相比,改进后的网络具有更优的检测效果,其网络大小减少了 1/4,而检测速度提高了近2倍.

关键词：机器视觉、YOLO v3网络、齿轮毛刺

所属期刊栏目：50

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：56-59