基于光学图像YOLO算法的废钢识别分类与统计

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废钢铁在固废中是最有回收价值的一类可循环利用的资源,也是炼钢的原材料之一。在对废钢的循环再利用中,首先遇到的问题就是对废钢的分类处理,但目前尚没有成系统的处理废钢的机械化设备,这主要是由于废钢的种类极其多样,导致没有统一的分类标准。但区分废钢的种类对后续的处理是非常有必要的,目前这一类的工作主要依靠人工现场目测分类完成,这就会出现人员因人为因素掺假以及视觉疲劳等问题引起的废钢等级误判,从而造成非常大的经济损失。本论文使用光学图像处理方法,解决轻中重型废钢的自动化识别分类问题。首先设计相关算法进行废钢
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