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為準(zhǔn)確識(shí)別工業(yè)圖像中的目標(biāo)零件，提出一種改進(jìn)的YOLOⅤ3目標(biāo)識(shí)別算法。結(jié)合K- means聚類與粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行錨框計(jì)算，以降低初始點(diǎn)對(duì)聚類結(jié)果的影響，加快算法收斂速度。同時(shí)在 YOLOV3網(wǎng)絡(luò) shortcut層嵌入Senet結(jié)構(gòu)，得到SE- YOLOV3網(wǎng)絡(luò)。對(duì)零件圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)并加入零件標(biāo)注，制作包含10816張圖片的樣本集，用于算法訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠獲得平均交并比為83.01%的錨框，當(dāng)樣本圖像存在較多殘缺零件干擾時(shí)， YOLOV3存在將背景識(shí)別為零件的情況，其查準(zhǔn)率與查全率分別為和97.51%，而 SE- YOLOV3能有效減少假正例數(shù)量，其查準(zhǔn)率與查全率分別為90.39%和93.25%。
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