基于Tiny-YOLOv3改进算法的工件识别

作者：苏维成; 梁宏斌; 冯广

来源：制造技术与机床, 2021, (10): 78-83.

DOI：10.19287/j.cnki.1005-2402.2021.10.016

• 目标检测
• 机器视觉
• 工件识别
• Tiny-YOLOv3

针对Tiny-YOLOv3算法在工件识别实时检测中存在漏检率高的问题,提出了在Tiny-YOLOv3基础上加以改进实现了对工件更加快速、准确地识别。主要改进的方式是在Tiny-YOLOv3的特征提取网络中增加3个网络模块,即SPP结构、SE模块和Ghost模块,并用卷积层代替池化层,改进后的网络结构平均精度均值、准确率和网络模型大小都有着显著的改善。试验结果表明,改进后的算法能够更好的提升工件识别的效率,并同时满足在嵌入式设备中进行实时检测的要求。

• 单位
  辽宁科技大学