文档名：基于YOLOv5算法的炮管内壁污渍识别与定位技术
摘要：为准确评估炮管内壁的清理情况,采用YOLOv5人工神经网络结合机器视觉对清理后的155mm口径炮管内壁的污渍进行实时检测.考虑到污渍主要分为油污与残留的铜渍2种,在检测任务中通过图像识别技术分别对污渍进行种类识别、定位以及对污渍面积判定;利用图像像素信息与外部环境信息,基于单目摄像头采集的视频图像,采用改进并训练后的YOLOv5人工神经网络模型作为识别工具对炮管内壁进行实时图像识别.实验结果表明:该检测系统能较好地完成目标检测任务,对目标定位误差控制在5cm内,满足炮管内壁自动清理中的内壁污渍定位要求.
Abstract：Inordertoaccuratelyevaluatethecleaningconditionoftheinnerwallofthegunbarrel,theYOLOv5artificialneuralnetworkcombinedwithmachinevisionwasusedtodetectthestainsontheinnerwallofthecleaned155mmcalibergunbarrelinrealtime.Consideringthatthestainsaremainlydividedintooilstainsandresidualcopperstains,theimagerecognitiontechnologyisusedtoidentifyandlocatethetypesofstainsanddeterminetheareaofstainsinthedetectiontask;Usingtheimagepixelinformationandtheexternalenvironmentinformation,basedonthevideoimagecollectedbythemonocularcamera,theimprovedandtrainedYOLOv5artificialneuralnetworkmodelisusedastherecognitiontooltocarryoutthereal-timeimagerecognitionoftheinnerwallofthegunbarrel.Theexperimentalresultsshowthatthedetectionsystemcancompletethetargetdetectiontaskwell,andthetargetpositioningerroriscontrolledwithin5cm,whichmeetstherequirementsoftheinnerwalldirtpositioningintheautomaticcleaningoftheinnerwallofthegunbarrel.
作者：冷祥智 陶卫军Author：LengXiangzhi TaoWeijun
作者单位：南京理工大学机械工程学院,南京210094
刊名：兵工自动化 ISTICPKU
Journal：OrdnanceIndustryAutomation
年，卷(期)：2024, 43(4)
分类号：TJ303
关键词：YOLOv5 炮管内壁 单目摄像头 污渍检测
Keywords：YOLOv5 innerwallofgunbarrel monocularcamera staindetection
机标分类号：TN911.73TP391.41TP242.2
在线出版日期：2024年6月12日
基金项目：基于YOLOv5算法的炮管内壁污渍识别与定位技术[
期刊论文] 兵工自动化--2024, 43(4)冷祥智 陶卫军为准确评估炮管内壁的清理情况,采用YOLOv5人工神经网络结合机器视觉对清理后的155mm口径炮管内壁的污渍进行实时检测.考虑到污渍主要分为油污与残留的铜渍2种,在检测任务中通过图像识别技术分别对污渍进行种类识别、定...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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