基于卷积神经网络的十字螺钉壳体装配自动检测

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摘要：目前，对于小尺寸螺钉缺失的检测，常采用人工目视检查。针对人工检测效率低下的问题，本文提出了一种基于YOLOv5卷积神经网络的自动检测方法，通过采集装配体图像、标注螺钉位置、训练网络模型以及获取最优权重文件，实现对螺钉装配的自动识别。实验结果表明，该方法检测的准确率为0.909，召回率为0.834，自动检测时间在100毫秒左右，显著提高了检测效率，有效解决了人工检测耗时耗力的问题。（剩余7007字）

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