一种基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法、设备及系统

技术特征：
1.一种基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法，其特征在于，包括以下步骤：s1，获取螺丝螺帽照片，对螺丝螺帽照片中螺丝螺帽的种类和位置进行数据标注，构建螺丝螺帽数据集；s2，将螺丝螺帽数据集中每个标注好的螺丝螺帽照片生成文本文件，对文本文件所对应的螺丝螺帽照片的图像分辨率进行调整，并将调整后的螺丝螺帽照片生成新的文本文件，构建文本文件数据集；s3，将文本文件数据集中的文本文件所对应的螺丝螺帽照片进行数据增强，得到增强文本文件，构建文本文件增强数据集；s4，将文本文件增强数据集中增强文本文件以及所对应的螺丝螺帽照片进行划分，构建训练集、测试集和验证集；s5，利用训练集训练改进的yolov4-tiny算法网络模型，对经过训练的改进的yolov4-tiny算法网络模型采用测试集进行准确度测试，并对经过准确度测试而选取出的最优改进的yolov4-tiny算法网络模型，对最优改进的yolov4-tiny算法网络模型采用验证集进行网络参数调整，其中，改进的yolov4-tiny算法网络模型包括主干提取特征网络、加强特征提取网络和预测网络结构，得到螺丝螺帽分类模型；s6，利用训练好的螺丝螺帽分类模型对螺丝螺帽照片进行分类。2.根据权利要求1所述的基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法，其特征在于，所述步骤s5中改进的yolov4-tiny算法网络模型具体为：s51，将轻量级的mobilenetv3网络中的bneck网络模块前半部分relu改为leaky relu，得到优化的mobilenetv3网络，其中，优化的mobilenetv3网络作为改进的yolov4-tiny算法网络模型中的主干提取特征网络；s52，使用训练集，基于优化的mobilenetv3网络，进行一个卷积和激活处理，将训练集中的图像进行宽和高的压缩，得到压缩图像；s53，使用优化的mobilenetv3网络中的第一类bneck网络模块和第二类bneck网络模块对压缩图像进行特征提取，得到第一个有效的特征层；s54，使用优化的mobilenetv3网络中的第一类bneck网络模块和第二类bneck网络模块对第一有效的特征层进行特征提取，得到第二有效的特征层；s55，先使用加强特征提取网络中的特征增强模块对第二有效的特征层进行特征增强，然后使用加强特征提取网络中的特征融合模块将第一有效的特征层和经过特征增强的第二有效的特征层进行特征融合，得到融合特征图像；s56，使用改进的yolov4-tiny算法网络模型中的预测网络结构对融合特征图像进行处理，得到融合特征图像中每个物体的检测结果，得到螺丝螺帽分类模型。3.根据权利要求1所述的基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法，其特征在于，步骤s3具体包括以下步骤：将文本文件数据集中的文本文件所对应的螺丝螺帽照片进行旋转、翻转、镜像对称、仿射变化、高斯加噪、对比度变化、尺度变化和裁剪，得到增强文本文件，构建文本文件增强数据集。4.根据权利要求3所述的基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法，其特征在
于，所述步骤s3具体还包括以下步骤：随意取文本文件数据集中的四份文本文件所对应的螺丝螺帽照片进行拼接，得到一个拼接图像，生成增强文本文件，作为文本文件增强数据集中的一部分。5.根据权利要求4所述的基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法，其特征在于，所述步骤s3具体还包括以下步骤：将文本文件数据集中的文本文件所对应的像素较低的螺丝螺帽照片进行填充处理，得到像素大小为416
×
416的螺丝螺帽照片，生成与像素大小为416
×
416的螺丝螺帽照片所对应的增强文本文件。6.一种工业嵌入式设备，包括存储器和一个或多个处理器，所述存储器中存储有可执行代码，其特征在于，所述处理器执行所述可执行代码时，用于实现如权利要求1-5中任一项所述的基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分拣方法。7.一种螺丝螺帽分拣系统，其特征在于，包括权利要求6所述的工业嵌入式设备，还包括：传送机构，与所述工业嵌入式设备电性连接，所述传送机构的启动和关闭由所述工业嵌入式设备控制；用于装载螺丝螺帽的零件盒，设置在所述传送机构上，使得所述零件盒在所述传送机构上运输；用于拍摄述所述零件盒中螺丝螺帽的深度相机，设置在所述传送机构上且与所述工业嵌入式设备电性连接；机械臂，与所述工业嵌入式设备电性连接；显示器，与所述工业嵌入式设备电性连接；所述深度相机将拍摄的所述零件盒中螺丝螺帽照片发送至所述工业嵌入式设备，所述工业嵌入式设备将螺丝螺帽照片中每个螺丝螺帽深度视觉坐标系下空间位置转换为所述机械臂的坐标系下的坐标并传送给所述机械臂以及控制所述机械臂分拣螺丝螺帽；所述工业嵌入式设备将螺丝螺帽照片发送至所述显示器，使得显示器实时显示螺丝螺帽照片。

技术总结
本发明公开了一种基于yolov4-tiny模型压缩工厂螺丝螺帽分类方法、设备及系统，该方法包括以下步骤：依次构建螺丝螺帽数据集、文本文件数据集、文本文件增强数据集，将将文本文件增强数据集中增强文本文件以及所对应的螺丝螺帽照片进行划分，构建训练集、测试集和验证集，利用训练集、测试集和验证集处理改进的yolov4-tiny算法网络模型，得到螺丝螺帽分类模型，利用训练好的螺丝螺帽分类模型对螺丝螺帽照片进行分类。本发明提高了对于螺丝螺帽分类检测以及分拣的速度以及减少对于硬件资源的占用。的占用。的占用。


技术研发人员：史治国 吴淼 袁竞涛 潘骏 陈积明
受保护的技术使用者：浙江大学
技术研发日：2022.09.21
技术公布日：2022/12/16