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| 烟支激光打孔异常检测的技术研究 | |
| 引用本文： | 卢超,费禹铖,刘浩,许逍.烟支激光打孔异常检测的技术研究[J].信息系统工程,2023(10):31-34. |
| 作者姓名： | 卢超 费禹铖 刘浩 许逍 |
| 作者单位： | 广西中烟工业有限责任公司柳州卷烟厂 |
| 摘 要： | 提出了一种利用深度学习算法结合工业相机的烟支激光打孔异常检测方法。针对该检测过程中的难点，包括图像采集困难、检测响应时间要求和抗干扰性等问题，作者选择了彩色工业相机进行图像采集，并采用YOLOv3目标检测算法进行烟支打孔点位的定位和分类。详细介绍了YOLOv3检测算法的实现流程，包括数据标记、模型训练、调整置信度和非极大抑制等步骤。此外，为了提高图像清晰度和检测速度，提出了图像增强和使用图像金字塔变换的方法。经过实际测试，该方法在烟支激光打孔异常检测中取得了很好的效果，具有高准确率、强抗干扰性和实时性等优点。 |
| 关 键 词： | 工业相机成像 目标检测 YOLOv3 伽马图像增强 图像金字塔 |