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基于改进EfficientDet的食品生产线核桃仁分选智能化研究
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作者 秦新华 王义亮 +1 位作者 李玉贵 李晋 《食品与机械》 北大核心 2025年第8期77-84,共8页
[目的]提高现有食品生产线核桃仁分选的效率和精度。[方法]基于核桃仁分拣的智能化生产线,提出一种改进的EfficientDet模型用于食品生产线核桃仁智能化分选。通过在主干网络引入卷积注意力机制模块,强化模型对食品区域的聚焦能力。通过... [目的]提高现有食品生产线核桃仁分选的效率和精度。[方法]基于核桃仁分拣的智能化生产线,提出一种改进的EfficientDet模型用于食品生产线核桃仁智能化分选。通过在主干网络引入卷积注意力机制模块,强化模型对食品区域的聚焦能力。通过改进双向特征金字塔网络,增强模型对不同尺度食品的检测能力。通过Dynamic ReLU激活函数对原激活函数进行优化,增强模型对食品的检测性能,并将优化后的模型部署于食品生产线进行试验验证。[结果]试验方法在核桃仁分选任务中实现对正常、碎壳、黑斑和干瘪核桃仁的精准识别与高效分类,单张图像检测时间为18 ms,平均精度均值达到97.92%,误检率降至1.0%,可有效提高食品生产线自动化水平。[结论]该智能化分选方法有效解决了传统分选效率低和精度差的问题,在食品生产线自动化领域具有良好的应用前景与推广价值。 展开更多
关键词 食品生产线 核桃仁分选 智能化 efficientdet模型 双向特征金字塔网络 卷积注意力机制模块
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改进的EfficientDet及直方图均衡化的工件检测算法研究 被引量：2
2
作者 石林坤 田怀文 杨玉洁 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第9期1445-1454,共10页
针对流水线加工作业环境下工业机器人对工件检测及定位率较低,速度慢等问题,提出基于改进的EfficientDet工件检测神经网络模型。采用EfficientNet作为主干特征提取网络,利用Triplet Attention注意力机制代替原始的SE Attention机制,同... 针对流水线加工作业环境下工业机器人对工件检测及定位率较低,速度慢等问题,提出基于改进的EfficientDet工件检测神经网络模型。采用EfficientNet作为主干特征提取网络,利用Triplet Attention注意力机制代替原始的SE Attention机制,同时借鉴循环特征融合思想,采用Recursive-BiFPN循环特征融合网络结构。针对正负样本不均等问题,采用generalized focal loss改进原始focal loss损失函数。考虑到机械加工特定生产环境,采用直方图均衡化思想对数据进行对比度提高。最后利用工业相机建立自制数据集并进行模型训练,在复杂工业生产情况下,改进后的EfficientDet在mAP上较原始网络提高6.1%,同时速度提高到72帧/s。最后实验结果表明,该算法在生产环境下能快速准确地对工件进行定位检测,为实际生产需要提供新的解决思路。 展开更多
关键词 工件检测 efficientdet模型 Triplet Attention generalized focal loss
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基于权重和BN层剪枝的晶界检测模型压缩算法探析
3
作者 李静 卯福启 《北京工业职业技术学院学报》 2022年第3期27-34,共8页
性能优越的晶界缺陷检测模型往往存在网络参数量过多、结构冗余及推理时间慢的问题,导致模型部署过程成本高、时延长。针对上述问题,通过稀疏化权重和通道剪枝对晶界检测算法EfficientDet网络进行模型压缩。由数据验证可知,剪枝后的晶... 性能优越的晶界缺陷检测模型往往存在网络参数量过多、结构冗余及推理时间慢的问题,导致模型部署过程成本高、时延长。针对上述问题,通过稀疏化权重和通道剪枝对晶界检测算法EfficientDet网络进行模型压缩。由数据验证可知,剪枝后的晶界模型检测时间约降为1/2,参数量降低70%,网络模型计算量FLOPs降低60%左右。 展开更多
关键词 晶界缺陷检测模型 模型压缩 efficientdet网络 权重剪枝 BN层通道剪枝
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