基于YOLO v5算法的板材质量视觉检测技术研究

打开文本图片集

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.09.039

摘  要：对于家具板件自动化生产，快速、准确的板件质量检测系统是不可或缺的。以YOLO v5算法为基础对计算机辅助检查板件质量技术进行了研究。在机器学习算法的基础上，结合运动目标捕捉算法作为辅助检测方法，实现板件的识别和定位，然后通过OpenCV中的图像处理和轮廓识别方法来实现板件尺寸测量。（剩余8609字）

网站仅支持在线阅读（不支持PDF下载），如需保存文章，可以选择【打印】保存。