服务器部件检测是智能产线装配过程的重要环节。目前,服务器装配的检测步骤主要还是以人工为主,针对传统人工检测存在的工作效率低、耗时长等问题,文中提出了基于Yolov4改进的深度学习模型;文中的主要创新点是在Yolov4模型中使用新的特征融合方法以及使用损失函数加权方式约束权重和偏置的更新走向,进一步提升性能的同时解决了目标检测数据不平衡问题;文中模型在测试准确率达到99.85%的情况下推理速度为40Fps,有效地提升了服务器装配产线的检测精度。
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