【摘 要】
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针对医用外科手套在生产脱模后左右手套仍需人工进行分拣且效率低下的生产现状,本文提出基于YOLOv5目标检测算法对医用外科手套进行左右手识别的方法.通过摄像头采集不同角度下的手套左右手图像构建数据集,经过YOLOv5的预测训练框架对一份和复制的多份数据集进行训练,对比训练结果得到最佳训练模型.实验结果表明同一数据集复制多份可以提高识别的准确率,其识别准确率达98％,基本满足医用外科手套实际生产过程的左右手识别要求.
【机 构】
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北京印刷学院机电工程学院,北京102600
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针对医用外科手套在生产脱模后左右手套仍需人工进行分拣且效率低下的生产现状,本文提出基于YOLOv5目标检测算法对医用外科手套进行左右手识别的方法.通过摄像头采集不同角度下的手套左右手图像构建数据集,经过YOLOv5的预测训练框架对一份和复制的多份数据集进行训练,对比训练结果得到最佳训练模型.实验结果表明同一数据集复制多份可以提高识别的准确率,其识别准确率达98％,基本满足医用外科手套实际生产过程的左右手识别要求.
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