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摘要：一种基于改进yolov5的多类散乱堆叠零件的识别方法。为识别发动机所拆卸下的零件位置对旋转检测网络模型结构进行优化，实现对多类具有不同种摆放姿态的零件在密集堆叠情况下的位置精准预测。所提到的改进的yolov5旋转检测网络模型，首先在backbone部分引入注意力机制TripletAttention轻量级模块，通过三支结构来捕获通道、高度、宽度三个维度之间的交互关系来计算注意力权重；其次在网络模型的Neck+head模块中，基于发动机零件特征更改预测框比例，并在额外添加160×160的检测头后同样引入TripletAttention轻量级模块，最后在预测阶段通过obbnms极大抑制函数对其旋转框进行筛选，并更换旋转宽回归损失函数为RIOU来计算Totalloss，本发明的网络模型避免零件在密集堆叠状态下漏检及错检，使其更加稳定且高效。
主权项：1.一种基于改进yolov5散乱堆叠小零件检测方法，其特征在于包括以下步骤:步骤一：通过深度相机构建应用场景下小零件的数据集并处理；步骤二：改进yolov5旋转检测网络模型，使其能够不产生错检漏检的同时对小零件进行高精度实时检测；步骤三：通过增加数据增强模块mosaic-4对数据集进行扩充，对超参数进行微调进行训练；步骤四：对改进网络模型进行评估通过各评价指标，并实时检测效果测试。
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百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于改进yolov5的多类散乱堆叠零件的识别方法
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