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摘要
生产线生产过程中需要回收产品标签上的信息，确认产品去向并核对。针对人工回收标签信息不仅浪费人力，并且失误率高的问题，文中提出了一种基于轻量化Ghost模块改进的YOLOv4目标检测算法，用于检测生产线上产品的标签。通过连通域分割方法将标签上的点阵字符串分割成单个字符，通过卷积神经网络进行点阵字符的识别，回传到系统中进行信息的回收和核对。文中通过工业相机以及传送带为实验平台模拟药瓶出厂试验，得出检测速度相较于传统YOLOv4目标检测算法提升了133%，信息录入准确率为99.87%的结果，具有很好实际应用价值。
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