基于百度EasyDL的组装工序图像识别系统研究

永顺 刘(北京信息科技大学，中国)
军 杜(北京信息科技大学，中国)
丙晨 赫(北京信息科技大学，中国)
小涵 王(北京信息科技大学，中国)
化宝 翁(北京信息科技大学，中国)

摘要

工业加工过程中，往往包含多道工序，面向“检测某一工序是否完成”需求，论文针对某工序是否进行的问题对某工件组装生产线工序图像数据，开发一种基于EasyDL的组装工序图像识别系统。该系统能够通过对组装工序图像进行分析和识别，识别结果可判断某道工序是否进行，可以提高生产线的自动化程度和效率。本研究首先对组装工序中的图像进行了标注、清洗，然后利用EasyDL平台搭建了一个图像分类深度学习模型，并进行训练和优化，得到了91.3%精准率的模型。实验结果表明，基于EasyDL的组装工序图像识别可行，该系统在组装工序图像识别方面具有较高的准确性，可以为工业生产提供一种自动化解决思路。

关键词

组装工序；图像识别；EasyDL；深度学习

参考

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DOI: http://dx.doi.org/10.26549/bdai.v4i4.14320