《机电工程》杂志,浙江大学与浙江省机电集团联合主办。月刊( 详细... )

中国标准连续出版物号 ISSN 1001-4551 CN 33-1088/TH
主办单位浙江省机电集团有限公司
浙江大学
主编赵 群
副 主 编唐任仲
副 主 编罗向阳
副 社 长罗向阳
出 版浙江省机械工业情报研究所 《机电工程》杂志社
地 址浙江省杭州市大学路高官弄9号
电话Tel+86-571-87239525
E-mailmeem_contribute@163.com
国外发行中国国际图书贸易总公司
订阅全国各地邮局
国外代号M3135
国内发行浙江省报刊发行局
邮发代号32-68
广告经营许可证3301004000063

在线杂志

当前位置: 机电工程 >>在线杂志

基于深度学习的气泡水平尺自动 矫正系统研究*

作者:刘尧,朱善安* 日期:2018-07-06/span> 浏览:199 查看PDF文档

                                                                  基于深度学习的气泡水平尺自动矫正系统研究*
                                                                                         刘尧,朱善安*
                                                                     (浙江大学 电气工程学院,浙江 杭州 310027)



摘要:针对气泡水平尺大角度偏斜工件的自动矫正问题,对深度学习目标检测领域的模型进行了研究,设计了一种基于深度学习的自动矫正方案。在不同光照条件的气泡工件图片样本集上,采用kmeans聚类方法,分析了不同anchor box数量对YOLO检测性能的影响,对比了YOLO与SSD两种模型的检测准确率和平均IOU;同时结合概率霍夫变换与最小二乘法,设计了两种气泡工件参考线边缘拟合方法,并对比了两种拟合方法计算工件偏斜角度的准确度;针对应用场景,采用Client/Server网络结构,服务端接收客户端采集的图像并将计算结果返回,客户端控制电机对偏斜工件进行了自动矫正。研究结果表明:该方案能对气泡大角度偏斜的工件进行检测,相比现有方案矫正的效率更高。

关键词:气泡水平尺;YOLO;SSD;概率霍夫变换;最小二乘法

中图分类号:TH73;TP274                    文献标志码:A                    文章编号:1001-4551(2018)06-0555-06





本文引用格式:
刘尧,朱善安.基于深度学习的气泡水平尺自动矫正系统研究[J].机电工程,2018,35(6):555-559,602.
LIU Yao, ZHU Shan an. Automatic bubble level correct system based on deep learning[J].Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2018,35(6):555-559,602.
《机电工程》杂志:http://www.meem.com.cn



合作伙伴

浙江机械信息网