现代制造工程 ›› 2018, Vol. 454 ›› Issue (7): 124-128.doi: 10.16731/j.cnki.1671-3133.2018.07.021

• 仪器仪表/检测/监控 • 上一篇    下一篇

一种基于Faster-RCNN的工业产品清点算法

朱泽民1, 俞芳芳1, 董蓉2, 李勃1   

  1. 1 南京大学电子科学与工程学院,南京 210023;
    2 南通大学电子信息学院,南通 226019
  • 收稿日期:2017-03-27 出版日期:2018-07-20 发布日期:2018-07-20
  • 通讯作者: 李勃,通信作者,博士,副教授,主要研究方向为视频图像处理、机器学习及模式识别。E-mail:liboee@nju.edu.cn
  • 作者简介:朱泽民,硕士研究生,主要研究方向为机器视觉、图像处理。
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(61401239)

Industrial product counting system based on Faster-RCNN

Zhu Zemin1, Yu Fangfang1, Dong Rong2, Li Bo1   

  1. 1 School of Electronic Science and Engineering,Nanjing University,Nanjing 210023,China;
    2 School of Electronic Information,Nantong University,Nantong 226019,Jiangsu,China
  • Received:2017-03-27 Online:2018-07-20 Published:2018-07-20

摘要: 工业产品在出厂装箱的时候可能会出现漏装或混杂等异常情况,为了确保出厂质量,需要进行产品的清点。针对人工清点费时费力的问题,提出基于深度学习Faster-RCNN网络构造自动清点系统。针对遮挡情况下容易漏检的问题,创新地提出在训练阶段把产品特征碎片化,在检测阶段把碎片化的候选框的质心分别进行水平投影和垂直投影,并通过聚类确定产品的大致质心,最后将碎片化的候选框融合从而实现清点。实验证明,所提算法在提高检测效率的同时保证了非常高的可靠性和兼容性。

关键词: 产品清点, 深度学习, Faster-RCNN, 聚类, 碎片化

Abstract: There may be missing workpiece and other defects when circular workpieces are packed.To ensure the quality,need to check the number of workpieces in the box.A new auto counting system based on Faster-RCNN is proposed to save labor cost.To handle the problem that the workpiece may be undetected when be sheltered by something,a newly fragmentation training method is proposed.After that,it merges the sub-proposal by horizontal projection and vertical projection and clustering the centroid of the sub-proposals when testing.Realistic experiments prove that the method improves detecting efficiency as well as ensuring very high reliability and compatibility.

Key words: workpiece counting, deep learning, Faster-RCNN, clustering, fragmentation

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