[发明专利]基于FD-Densenet网络的工业零件识别分拣方法、介质及系统在审
| 申请号： | 202011127248.6 | 申请日： | 2020-10-20 |
| 公开（公告）号： | CN112347863A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 安康;张文浩;毕书博;李浩溶;王万诚;李国承;李依 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;B07C5/02;B07C5/342;B07C5/36 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于FD‑Densenet网络的工业零件识别分拣方法、介质及系统，所述方法包括以下步骤：实时采集待分拣零件图像，采用基于FD‑Densenet网络的零件识别深度学习模型对所述待分拣零件图像进行识别，根据识别获得的分类结果对待分拣零件进行分拣；其中，所述基于FD‑Densenet网络的零件识别深度学习模型结合深度可分离卷积运算和特征压缩传递结构，实现网络轻量化，提高运算速度，使其可以应用在嵌入式设备上。与现有技术相比，本发明具有效率高、识别准确率高、轻量化等优点，能够有效解决传统二维模型难以处理的目标物角度问题。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 fd densenet 网络 工业 零件 识别 分拣 方法 介质 系统 | ||
【主权项】：
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