典型文献
基于YOLO-V5的矿车桁架铆接孔定位技术研究
文献摘要：
在矿车车厢自动化生产中,采用机器视觉技术来实现自动铆接工艺.为了对铆接孔进行准确识别与定位,采用深度学习中的YOLO-V5算法对铆接孔进行实时检测,结合最小二乘拟合圆法,在弥补了检测结果缺陷的同时,利用提取的铆接孔边缘坐标,实现了对铆接孔所在位置的准确定位.通过试验,证明了该方法的可行性与鲁棒性.通过对比试验,证明了算法的优越性.
文献关键词：
自动铆接;机器视觉;YOLO-V5算法;最小二乘拟合圆法
中图分类号：
作者姓名：
程亚彬;张宏伟;王新环;郭子路
作者机构：
河南理工大学电气学院,焦作454150;平顶山市安盛机械制造有限公司,平顶山467000
文献出处：
引用格式：
[1]程亚彬;张宏伟;王新环;郭子路-.基于YOLO-V5的矿车桁架铆接孔定位技术研究)[J].现代制造工程,2022(05):115-121
A类：
最小二乘拟合圆法
B类：
YOLO,V5,矿车,桁架,定位技术,车车,车厢,自动化生产,机器视觉技术,自动铆接,铆接工艺,准确识别,识别与定位,实时检测,所在位置,准确定位
AB值：
0.27435
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