形状匹配与YOLOv3相结合的螺钉识别与定位算法
版权信息:站内文章仅供学习与参考,如触及到您的版权信息,请与本站联系。
信息
资料大小
1.58 MB
文件类型
PDF
语言
简体中文
资料等级
☆☆☆☆☆
下载次数
简介
为了在大视场图像上快速识别与定位螺钉,提出了一种形状匹配与YOLOv3相结合的螺钉识别与定位算法。在LINEMOD算法的基础上,使用金字塔分层匹配策略提升了在图像上的搜索效率。为应对大视场的使用场景,使用了YOLOv3目标检测网络来缩小需要遍历匹配的区域。针对螺钉表面反光而造成误匹配的情况,采用了一种区域投票的决策机制来剔除误匹配的点。实验结果表明该算法,较传统形状匹配算法,在大视场图像上的检测速度提高了10倍,能够达到每秒10帧的检测速度。在螺钉的识别与定位方面,算法表现出了很高的稳定性,定位精度可以控制在0.2mm以内,符合实际生产需求。相关论文
- 2025-01-06基于挠度图像辨识的木材弹性模量校正研究
- 2021-05-27光学检测下气浮支承的玻璃薄板变形
- 2021-09-03基于结构变形约束的水陆两栖飞机水载荷静力试验载荷优化配平技术
- 2023-09-18螺纹紧固件扭矩系数影响因素分析
- 2023-09-05关于静定梁和刚架的内力分析



请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。