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摘要
针对自动化生产线上运动的工件检测准确度要求高，部分小工件难以检测的问题，提出一种基于SSD改进的工件目标检测算法。在SSD算法的基础上，将SSD的骨干网络VGG16替换为ResNet50,并增加输出特征层的预选框数量，其次加入特征金字塔(FPN)的算法思想，将网络中的底层特征与高层特征融合，解决了SSD算法中对底层特征提取能力不足的问题，从而改善了对小目标工件检测效果差的缺陷。研究结果表明，相比于SSD算法改进的SSD工件识别方法降低了对小目标工件的漏检率，平均准确率提高了2.5%,保证了工件检测的准确率。
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