【摘 要】
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提出了一种基于YOLO v3的检测算法，并建立了卷烟用瓦楞纸箱循环利用性能评价体系。对比了Faster RCNN与YOLO v3深度神经网络目标检测算法对采集的典型卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷的识别结果。基于OpenCV库、Canny算法，开发了适用于测量卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷尺寸及其分布位置的合理方案。结果表明，该算法的平均准确率达92.23%，可成功实现缺陷位置、尺寸的检测。
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提出了一种基于YOLO v3的检测算法，并建立了卷烟用瓦楞纸箱循环利用性能评价体系。对比了Faster RCNN与YOLO v3深度神经网络目标检测算法对采集的典型卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷的识别结果。基于OpenCV库、Canny算法，开发了适用于测量卷烟用瓦楞纸箱表面缺陷尺寸及其分布位置的合理方案。结果表明，该算法的平均准确率达92.23%，可成功实现缺陷位置、尺寸的检测。
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