【摘 要】
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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
【基金项目】
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浙江东方精工水平尺自动检测校准平台软件开发项目(作者未提供)
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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k-means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
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