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摘要
目的 提高工业分拣上常见的纹理多样、随机堆放盒体的检测与识别能力。方法 提出一种基于YOLOv5的旋转目标检测算法，该算法包括目标分类、位姿角度识别和边界框位置定位3个模块功能。目标分类模块中，通过自建数据集和设计8种目标分类标签以供模型分类学习；位姿角度识别模块对YOLOv5头网络中添加角度预测分支，引入环形平滑标签角度分类方法，实现分拣盒体的旋转角度精准检测；在边界框位置定位模块上，使用LCIoU回归框损失函数来计算旋转框回归损失，得到紧密包裹目标位置的边界框。结果 改进的YOLOv5算法在自建数据集上检测精度达到95.03%，在机器人多物体分拣实验中的准确率可达100%。结论 本文算法在盒体处于散乱堆放、密集堆放、堆叠堆放场景下均具有较高的定位与识别精度。
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