基于机器视觉的有色金属加工物料识别跟踪技术研究

摘要：

针对传统物料识别、跟踪技术无法实施在线跟踪的问题,提出一种基于深度学习的有色金属加工物料跟踪技术,该技术先采用Yolov3识别物料,然后采用DeepSort跟踪物料,最后通过二维和三维坐标转换获取现实物料库的定位信息.通过pycharm平台实验验证,该方案能够应用到实际应用中,满足物料识别和跟踪的准确性.

关键词：智慧工厂、物料识别、物料跟踪、Yolov3

所属期刊栏目：51

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-10-19（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：64-67