基于YOLO模型的机器人电梯厅门装箱状态快速识别方法

摘要

目的针对电梯厅门柔性生产线机器人装箱后厅门状态识别问题,提出一种基于YOLO模型的电梯厅门装箱状态快速识别方法。方法采用工业相机采集装箱后厅门图像信息,并制作成样本训练集,然后将训练集输入到目标识别分类检测模型中,通过调整网络结构参数进行迭代训练。结果经过测试验证,文中提出的识别方法对装箱后厅门的状态分类识别成功率在99%以上,而且识别速度明显优于传统机器视觉处理算法。结论文中提出的厅门装箱状态快速识别方法,可有效解决工业环境中复杂多变光照因素对传统机器视觉处理算法造成的识别效率低、误判率高等问题,并能满足生产系统节拍要求。