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基于深度学习的气泡水平尺自动 矫正系统研究*
作者:刘尧,朱善安* 日期:2018-07-06/span> 浏览:2264 查看PDF文档
基于深度学习的气泡水平尺自动矫正系统研究*
摘要:针对气泡水平尺大角度偏斜工件的自动矫正问题,对深度学习目标检测领域的模型进行了研究,设计了一种基于深度学习的自动矫正方案。在不同光照条件的气泡工件图片样本集上,采用kmeans聚类方法,分析了不同anchor box数量对YOLO检测性能的影响,对比了YOLO与SSD两种模型的检测准确率和平均IOU;同时结合概率霍夫变换与最小二乘法,设计了两种气泡工件参考线边缘拟合方法,并对比了两种拟合方法计算工件偏斜角度的准确度;针对应用场景,采用Client/Server网络结构,服务端接收客户端采集的图像并将计算结果返回,客户端控制电机对偏斜工件进行了自动矫正。研究结果表明:该方案能对气泡大角度偏斜的工件进行检测,相比现有方案矫正的效率更高。
关键词:气泡水平尺;YOLO;SSD;概率霍夫变换;最小二乘法中图分类号:TH73;TP274 文献标志码:A 文章编号:1001-4551(2018)06-0555-06
本文引用格式:
刘尧,朱善安.基于深度学习的气泡水平尺自动矫正系统研究[J].机电工程,2018,35(6):555-559,602.
LIU Yao, ZHU Shan an. Automatic bubble level correct system based on deep learning[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018,35(6):555-559,602.
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