基于弱光增強與YOLO算法的鋸鏈缺陷檢測方法

摘要： 在基于機器視覺的鋸鏈缺陷實時檢測過程中,油污、粉塵等因素影響圖像亮度和質量,導致目標檢測網(wǎng)絡的特征提取能力下降。為保證復雜環(huán)境下鋸鏈缺陷檢測的準確率,本文設計了一種結合弱光增強和YOLOv3算法的鋸鏈自動化缺陷檢測方法。首先使用RRDNet網(wǎng)絡自適應增強鋸鏈圖像亮度,恢復圖像暗區(qū)的細節(jié)特征;然后采用改進YOLOv3算法對鋸鏈零件進行缺陷檢測,增加FPN結構特征輸出圖層,利用K-... （共9頁）