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摘要
为实现装配零件图像的多目标检测任务，提出基于深度学习的目标检测算法，将目标检测模型YOLOv3应用于零件的识别检测。将基于迁移学习思想的预训练权重引入网络模型的训练过程，加速网络训练过程，损失函数快速收敛，加速模型建立过程。将训练模型应用于零件检测，实验结果表明，所提出的多目标检测方法识别10类零件的mAP为99.8%,识别周期小于1s,检测结果准确。研究结果对生产线的自动化分拣、零件的装配定位有参考价值。
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单位成都工业学院
