一种基于Faster-RCNN的工业产品清点算法

• 作者: 俞芳芳 朱泽民 李勃 董蓉
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 产品清点 深度学习 Faster-RCNN 聚类 碎片化
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 仪器仪表/检测/监控
• 页码范围: 124-128
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.07.021

摘要

工业产品在出厂装箱的时候可能会出现漏装或混杂等异常情况,为了确保出厂质量,需要进行产品的清点.针对人工清点费时费力的问题,提出基于深度学习Faster-RCNN网络构造自动清点系统.针对遮挡情况下容易漏检的问题,创新地提出在训练阶段把产品特征碎片化,在检测阶段把碎片化的候选框的质心分别进行水平投影和垂直投影,并通过聚类确定产品的大致质心,最后将碎片化的候选框融合从而实现清点.实验证明,所提算法在提高检测效率的同时保证了非常高的可靠性和兼容性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李勃	南京大学电子科学与工程学院	55	607	16.0	22.0
2	董蓉	南通大学电子信息学院	24	66	4.0	7.0
3	俞芳芳	南京大学电子科学与工程学院	2	7	2.0	2.0
4	朱泽民	南京大学电子科学与工程学院	2	4	1.0	2.0