烟丝的宽度是衡量卷烟质量的重要指标,为了能够实时把控烟丝质量,该文设计一种烟丝宽度实时在线检测方法。该文将YOLOv4中的SPP和PANet结构进行融合,并将输出三种输出尺度改为一种输出尺度,使改进后的YOLOv4算法结构更加简单,在性能几...烟丝的宽度是衡量卷烟质量的重要指标,为了能够实时把控烟丝质量,该文设计一种烟丝宽度实时在线检测方法。该文将YOLOv4中的SPP和PANet结构进行融合,并将输出三种输出尺度改为一种输出尺度,使改进后的YOLOv4算法结构更加简单,在性能几乎不下降的情况下,运算速度提升近35%;烟丝宽度计算方法是该文设计的MCS(Moving Center Search)中心移动搜索法。该方法能够自动搜索出烟丝的两个侧边,并较为精确地计算出烟丝宽度,计算精度可达0.2毫米。将MCS烟丝宽度计算方法与该文改进后的YOLOv4模型相结合,能够进行实时在线的烟丝宽度检测,实时把控烟丝生产质量,提升生产效率。展开更多
文摘烟丝的宽度是衡量卷烟质量的重要指标,为了能够实时把控烟丝质量,该文设计一种烟丝宽度实时在线检测方法。该文将YOLOv4中的SPP和PANet结构进行融合,并将输出三种输出尺度改为一种输出尺度,使改进后的YOLOv4算法结构更加简单,在性能几乎不下降的情况下,运算速度提升近35%;烟丝宽度计算方法是该文设计的MCS(Moving Center Search)中心移动搜索法。该方法能够自动搜索出烟丝的两个侧边,并较为精确地计算出烟丝宽度,计算精度可达0.2毫米。将MCS烟丝宽度计算方法与该文改进后的YOLOv4模型相结合,能够进行实时在线的烟丝宽度检测,实时把控烟丝生产质量,提升生产效率。
