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融合改进YOLOv11与动态分拣策略的食品自动化分拣系统研究
1
作者
任越美
李垒
+1 位作者
张军锋
尚展垒
《食品与机械》
北大核心
2025年第9期82-90,共9页
[目的]解决现有食品分拣系统缺陷漏检率高和分拣效率低等问题。[方法]基于视觉检测的食品自动化分拣系统,提出一种融合改进YOLOv11和动态分拣策略用于食品自动化分拣系统。通过改进YOLOv11目标检测模型优化食品缺陷识别和定位能力,结合...
[目的]解决现有食品分拣系统缺陷漏检率高和分拣效率低等问题。[方法]基于视觉检测的食品自动化分拣系统,提出一种融合改进YOLOv11和动态分拣策略用于食品自动化分拣系统。通过改进YOLOv11目标检测模型优化食品缺陷识别和定位能力,结合动态分拣策略实现机器人动态目标分拣。改进模型引入轻量级跨尺度特征融合模块,通过简化结构、强化信息交互来提升网络效率,引入C3k2_Faster_EMA模块的替换C3k2模块,在保持高精度的同时显著提升计算效率,引入Inner_DIoU损失替换CIoU损失,提升检测和定位精度。通过试验对其优越性进行验证。[结果]试验方法能够更快速、准确地检测出食品缺陷,实现更优的分拣成功率和效率,能够精准、高效地将不同缺陷食品分拣至对应位置。改进模型在食品缺陷检测中平均精度均值达99.67%,较原始模型提升7.93%,系统推理速度达120帧/s。在输送速度为100~200 mm/s时,试验方法的分拣成功率>99.00%,平均分拣时间<0.75 s。[结论]通过融合深度学习和动态分拣策略,可以显著提升食品分拣的智能化水平与生产效益。
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关键词
食品自动化
分拣
系统
视觉检测
目标检测模型
动态分拣策略
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职称材料
题名
融合改进YOLOv11与动态分拣策略的食品自动化分拣系统研究
1
作者
任越美
李垒
张军锋
尚展垒
机构
河南工业职业技术学院
河南水利与环境职业学院
郑州轻工业大学
出处
《食品与机械》
北大核心
2025年第9期82-90,共9页
基金
河南省重点研发与推广专项项目(编号:202102311007)
河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目(编号:2020GZGG026)。
文摘
[目的]解决现有食品分拣系统缺陷漏检率高和分拣效率低等问题。[方法]基于视觉检测的食品自动化分拣系统,提出一种融合改进YOLOv11和动态分拣策略用于食品自动化分拣系统。通过改进YOLOv11目标检测模型优化食品缺陷识别和定位能力,结合动态分拣策略实现机器人动态目标分拣。改进模型引入轻量级跨尺度特征融合模块,通过简化结构、强化信息交互来提升网络效率,引入C3k2_Faster_EMA模块的替换C3k2模块,在保持高精度的同时显著提升计算效率,引入Inner_DIoU损失替换CIoU损失,提升检测和定位精度。通过试验对其优越性进行验证。[结果]试验方法能够更快速、准确地检测出食品缺陷,实现更优的分拣成功率和效率,能够精准、高效地将不同缺陷食品分拣至对应位置。改进模型在食品缺陷检测中平均精度均值达99.67%,较原始模型提升7.93%,系统推理速度达120帧/s。在输送速度为100~200 mm/s时,试验方法的分拣成功率>99.00%,平均分拣时间<0.75 s。[结论]通过融合深度学习和动态分拣策略,可以显著提升食品分拣的智能化水平与生产效益。
关键词
食品自动化
分拣
系统
视觉检测
目标检测模型
动态分拣策略
Keywords
food automation
sorting system
visual inspection
object detection model
dynamic sorting strategy
分类号
TS203 [轻工技术与工程—食品科学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合改进YOLOv11与动态分拣策略的食品自动化分拣系统研究
任越美
李垒
张军锋
尚展垒
《食品与机械》
北大核心
2025
0
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