基于YOLOv3算法的多行纽扣计数

作者：李彦; 朱凌云^*

来源：自动化仪表, 2020, 41(10): 78-80.

DOI：10.16086/j.cnki.issn1000-0380.2020030034

• 纽扣计数
• 数据集扩增
• YOLOv3算法
• 检测与定位
• 软件消抖
• 多通道
• 卷积神经网络
• K-means

纽扣计数是纽扣生产线上的重要步骤。为了实现纽扣的自动计数、提高在生产线上的纽扣计数效率,提出了基于YOLOv3的多行纽扣计数算法。该算法结合了YOLOv3目标检测与多通道计数策略,实现了传送带上多行纽扣的计数。首先,对纽扣图像进行旋转操作以扩增数据集,采用已训练的YOLOv3结构对纽扣进行检测与定位,得到检测纽扣的中心坐标。其次,在图片中央放置一个竖向矩形框通道,用于纽扣计数。对每一个进入该矩形框的纽扣,设定横向通道。最后,基于软件消抖的思路减少由于定位误差带来的计数误差,利用竖向通道与横向通道配合实现多通道纽扣计数。试验表明,该检测方法不仅能够有效地对纽扣进行计数,而且能够满足在线检测对速度的要求。除了计数效率的提高,该研究也为后续纽扣表面瑕疵检测奠定了良好的基础。

• 单位
  数字化纺织服装技术教育部工程研究中心