基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法

周旺; 于微波; 杨宏韬

doi:10.13873/J.1000-9787(2024)06-0153-04

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基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法
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- 传感器与微系统 2024年第6期页码：153-156+160
- 作者机构：
  
  长春工业大学电气与电子工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  吉林省教育厅项目(JJKH20210744KJ);吉林省科技发展计划资助项目(20200401118GX)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2024)06-0153-04
  中图分类号： TH16;TP183;TP391.41
- 纸质出版：2024
- 稿件说明：
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周旺, 于微波, 杨宏韬. 基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法[J]. 传感器与微系统, 2024,(6):153-156+160.
周旺, 于微波, 杨宏韬. 基于轻量级卷积神经网络的零件位姿识别算法[J]. 传感器与微系统, 2024,(6):153-156+160. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2024)06-0153-04.

DOI：

摘要

针对目前基于卷积神经网络(CNN)的识别检测算法存在参数量多、计算量大、内存占用大以及资源消耗过多的问题，基于YOLOv3网络结构的优势，提出了一种轻量级的识别检测网络EfficientNet-B0-YOLOv3。该网络不仅可以实现零件的位姿识别，而且可识别出零件的各个面，在具备高识别检测精度的同时，降低了网络的参数量和计算量，而且训练好的网络模型大小只有41.10 MB

可以降低资源消耗，在工业应用中，降低内存占用，更容易嵌入设备进行使用。

Abstract

关键词

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