一种基于深度学习实现立体库物料视觉盘点的方法

本发明公开了一种基于深度学习实现立体库物料视觉盘点的方法，通过摄像头对立库零件箱内的零件进行监控，并将拍摄的物料图片上传至工控机，以工控机内安装Pytorch框架的目标检测算法为核心，对前述步骤中采集的物料图片进行模型训练，按模型分类创建物料编码库，采集实时物料编码遍历物料编码库，匹配完成调用对应detect.py脚本，对当前图片进行数量检测，将检测结果反馈给立库系统数据库。本发明具备避免了大量人工工时的浪费，数据可靠性高，可实现无人化识别，实现成本较低，减少设备损耗等优点。