python 深度学习 图像等方向
构建的目标检测与分割模型并使用深度学习等方法利用获得的图像数据进行训练,对工业图像进行目标检测与实例分割,不仅实现自动侦测视频中含有目标的顿,还能够识别不同目标的类别和位置以及显示目标所覆盖的像素点;
各种图像任务
项目描述:在卷取机卷取钢材的过程中需要对钢材的尾部位置进行跟踪从而通过调节卷取机旋转速度将钢卷尾部停止在指定位置,便于下一步工序运行。钢带在卷取过程中需要判断尾部形状从而决定钢带的类型以及卷取的最佳位置,目前卷取机钢带尾部形状分类以及位置识别都是采用人工方式,费时费力且容易出错,项目方案采用基于机器视觉的图像识别、目标追踪等方法实现对带钢尾部形状的自动分类以及带钢尾部位置的实时跟踪,可实现尾部识别以及跟踪的自动化并给出控制信号控制卷取机停止位置,极大减少人力成本。