基于Faster R-CNN的标识识别系统

作者：侯跃谦; 任真; 聂新宇; 赵雪薇; 胡正乙

来源：工程与试验, 2023, 63(02): 70-71+96.

DOI：10.3969/j.issn.1674-3407.2023.02.022

• 深度学习
• 检测系统
• 图像处理
• Faster R-CNN

随着工业机器人技术的不断推进，在制造业中依靠机器人参与的自动化生产线得到广泛应用。为适应市场个性化需求，对于柔性程度高、相似件经常更换的生产线，需要机器人自主识别待加工零件的种类，减少对人工的依赖，避免人为的错误。针对生产线上工件的自动识别问题，本文提出一种基于深度卷积神经网Faster R-CNN的视觉检测方法并应用到3种汽车前桥标识识别中。试验结果表明，本文方法可以用于实际生产过程中。

• 单位
  长春汽车工业高等专科学校; 一汽解放汽车有限公司; 华南理工大学; 长春大学