10.3969/j.issn.1009-0134.2023.09.001
基于YOLOv5s的丁腈手套缺陷检测方法
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.
神经网络、YOLOv5s、目标识别、手套缺陷
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TP391.41;R194.5(计算技术、计算机技术)
智能机器人与系统高精尖创新中心开放基金2019IRS15
2023-10-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1-4,10
