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基于轻量化级联网络破竹机竹径测量

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针对现有自动破竹机测径方法通用性不强,且难以同时测量厚度的问题,采用YOLOv4-Tiny和MobileNet-SegNet组成级联网络,利用双目视觉进行测距,用最小外接圆获取外径与厚度,构建测量算法.测量系统以USB双目摄像头作为成像设备连接树莓派4B和Movidius神经计算棒,用Python编写主程序,并用OpenVINO异步模式部署模型.以不同距离、角度、竹筒规格展开测量试验.结果表明,算法最优测量距离是30～40 cm,竹筒外径测量平均相对误差为1.43％,厚度测量平均相对误差为8.76％,检测速度为7.1 FPS.本研究可为自动破竹机测径换刀系统设计提供依据.
Bamboo Diameter Measurement by Bamboo-Ripping Machine based on Lightweight Cascade Network

王绍平、严永林、郝晓峰、李贤军、王晓刚

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中南林业科技大学机电工程学院,湖南长沙 410004

中南林业科技大学材料科学与工程学院,湖南长沙 410004

破竹机 竹径测量 YOLOv4-Tiny MobileNet-SegNet 异步推理

湖南省2020重点研发项目

2020NK2021

2023

10.12326/j.2096-9694.2022132

木材科学与技术
中国林科院木材工业研究所

木材科学与技术

CSTPCD北大核心
影响因子：0.677
ISSN：2096-9694
年,卷(期)：2023.37(1)
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