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基于YOLOv5算法的炮管内壁污渍识别与定位技术
被引量：
2
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作者
冷祥智
陶卫军
《兵工自动化》
北大核心
2024年第4期1-6,共6页
为准确评估炮管内壁的清理情况,采用YOLOv5人工神经网络结合机器视觉对清理后的155mm口径炮管内壁的污渍进行实时检测。考虑到污渍主要分为油污与残留的铜渍2种,在检测任务中通过图像识别技术分别对污渍进行种类识别、定位以及对污渍面...
为准确评估炮管内壁的清理情况,采用YOLOv5人工神经网络结合机器视觉对清理后的155mm口径炮管内壁的污渍进行实时检测。考虑到污渍主要分为油污与残留的铜渍2种,在检测任务中通过图像识别技术分别对污渍进行种类识别、定位以及对污渍面积判定;利用图像像素信息与外部环境信息,基于单目摄像头采集的视频图像,采用改进并训练后的YOLOv5人工神经网络模型作为识别工具对炮管内壁进行实时图像识别。实验结果表明:该检测系统能较好地完成目标检测任务,对目标定位误差控制在5 cm内,满足炮管内壁自动清理中的内壁污渍定位要求。
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关键词
YOLOv5
炮管内壁
单目摄像头
污渍检测
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职称材料
题名
基于YOLOv5算法的炮管内壁污渍识别与定位技术
被引量：
2
1
作者
冷祥智
陶卫军
机构
南京理工大学机械工程学院
出处
《兵工自动化》
北大核心
2024年第4期1-6,共6页
文摘
为准确评估炮管内壁的清理情况,采用YOLOv5人工神经网络结合机器视觉对清理后的155mm口径炮管内壁的污渍进行实时检测。考虑到污渍主要分为油污与残留的铜渍2种,在检测任务中通过图像识别技术分别对污渍进行种类识别、定位以及对污渍面积判定;利用图像像素信息与外部环境信息,基于单目摄像头采集的视频图像,采用改进并训练后的YOLOv5人工神经网络模型作为识别工具对炮管内壁进行实时图像识别。实验结果表明:该检测系统能较好地完成目标检测任务,对目标定位误差控制在5 cm内,满足炮管内壁自动清理中的内壁污渍定位要求。
关键词
YOLOv5
炮管内壁
单目摄像头
污渍检测
Keywords
YOLOv5
inner wall of gun barrel
monocular camera
stain detection
分类号
TJ303 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于YOLOv5算法的炮管内壁污渍识别与定位技术
冷祥智
陶卫军
《兵工自动化》
北大核心
2024
2
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