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- 面向航空发动机油路密封管件的高鲁棒性视觉定位算法研究
- 作者： 崔俊佳 刘枭 赖铭 王绍螺 蒋浩 李光耀 来源： 航空制造技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： YOLO 机器视觉 孪生网络 视觉定位 Siamese 变化检测网络
- 描述： 航空航天行业零部件种类繁多、定制化程度高，难以进行定位夹具的开发。视觉定位技术是智能制造中的关键一环，该技术基于机器视觉确定工件位置，不需要定位夹具，能够被广泛运用于各种工况。但现有视觉定位算法只适用于少数种类的零件，泛用性不高。本文提出了一种基于YOLOv5s目标检测网络和Siamese孪生网络的新型视觉定位算法（YOLO–Siamese变化检测网络）。网络引入ConvDiff（卷积差分）模块来提升变化检测网络的特征提取效果，并采用半监督学习方法对模型进行训练。试验表明，在没有使用目标工件数据集的条件下，算法在验证集上的AP@0.5达到了99.3%,AP@0.5:0.95达到了89.6%，单帧推理时间为16.13 ms。该算法无需目标工件数据、定位精度高、运算速度快，提高了视觉定位算法的鲁棒性和泛用性。