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基于機器視覺的白車身焊點自動化檢測為車身焊接質(zhì)量控制提供了有效的途徑，然而受環(huán)境光污染的影響，焊點自動化檢測裝備的機器視覺系統(tǒng)較難進行準確定位。為解決傳統(tǒng)的圖像處理方法受環(huán)境干擾大及魯棒性差的問題，提出一種基于深度學習的焊點位置檢測方法。引入 Mobilenetv2的卷積結(jié)構(gòu)代替 YOLOV2的卷積層，并借鑒YOLOⅴ2的細粒度特征的方法，解決YOLOⅴ模型參數(shù)較多的問題。采用 Glou loss對模型的損失函數(shù)進行改進，利用K- means聚類算法得到適合焊點數(shù)據(jù)集的 anchor，從而獲得高可靠性的輕量化白車身焊點位置檢測模型rGM_YOLO。在白車身焊點測試集上進行測試，結(jié)果表明，與原 YOLO模型相比，該模型的平均精度提升了2.47%，模型參數(shù)約為原模型的1/16，檢測速度提高2倍，大幅提高了檢測效率。
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