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汽车车门装配工作已实现流水线式的自动装配,但对于门板零件装配是否到位目前并无有效方案。针对此情况提出了一种基于YOLOv5网络优化的汽车门板装配检测网络,该网络实现对螺钉、焊点、扣件三类装配工艺的检测,可检测在相应装配点位上是否已正确安装。为提高对各装配件装配情况的检测精度,在YOLOv5网络中的卷积模块增加注意力机制,增强主干网络对于高频主干网络的特征学习;其次对原网络中的SPPF感受野扩展模块采用空洞卷积组构造不同大小的感受野范围丰富特征信息,并采用最大值池化层将对特征图中的高频特征信息进行增强,抑制背景噪声的干扰。经试验测试,优化后的网络相比于优化前的精确率(Precision)指标提升2.1%达97.4%,召回率(Recall)指标提升8.4%达97.0%,平均精度均值(mAP)指标提升5.9%达98.1%,有一定的实用性。 相似文献
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