基于深度学习的汽车保险片识别插接研究

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针对传统汽车保险片采用人工插接无法满足工厂批量化插接的问题,提出一种基于深度学习的汽车保险片自动插接算法,该方法使用CCD工业摄像机结合远心镜头采集保险片的图像信息。采用基于KNN算法匹配保险盒的保险片插件槽位置,使用Faster R-CNN网络对保险片识别定位,算法对9种颜色的保险片准确识别,最后由SCARA四轴机器人自动完成插接操作。经过实验验证,对常见的9种颜色的保险片识别准确率能达到99.8%,对保险片插接平均周期为1 s和1.5 s时,SCARA机器人对6个汽车保险盒同时插接保险片的准确率
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