公开(公告)号：CN115239643A

公开(公告)日：2022-10-25

申请号：CN202210781655.1

申请日：2022-07-04

申请人： 武汉工程大学 ,  武汉引行科技有限公司

发明人： 陈灯 ,  蒋浩宸 ,  魏巍 ,  张彦铎 ,  吴云韬 ,  卢涛 ,  周华兵 ,  刘玮 ,  段功豪 ,  于宝成 ,  鞠剑平 ,  唐剑隐 ,  徐文霞 ,  彭丽

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/80 ,  G06K9/62 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供一种基于G‑YOLO神经网络的工业零件检测方法、装置及存储介质，通过拍摄设备对工业零件进行拍摄，并制作工业零件初始数据集，构建样本训练集和样本测试集，基于G‑YOLO神经网络构建初始G‑YOLO工业零件检测模型，并通过预处理后的样本训练集和样本测试集分别对初始G‑YOLO工业零件检测模型进行模型训练和性能测试，得到G‑YOLO工业零件检测模型，G‑YOLO工业零件检测模型泛化能力强，可以满足多种工业零件的检测，解决了现有方法对于工业零件在复杂环境下检测速度慢的问题，极大提高检测速度，满足工业环境下的零件实时检测需求。