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题目工厂移动部件的识别追踪
摘要:降低残次品率是现代自动化工厂力图实现的重要目标之一。大量的残次品常常会导致工厂产品的质量品质和生产效率受到巨大的损失。目标在生产线上的高速移动与大量重叠给移动部件的识别追踪系统带来诸多困难,因此精确的检测生产线上移动产品是否合格并及时剔除残次品对现代自动化工厂有着非常重要且积极的意义。为了解决工厂人工分拣效率过低等问题,并尝试解放人工生产力,本文基于YoloV3算法,设计了一个基于神经网络技术和计算机视觉技术的移动部件识别追踪系统。基于这些算法和技术,该系统模拟了铝塑膜具包装公司生产线的生产情况,该系统具有对生产线上的移动铝塑
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