基于深度视觉的物品智能分拣包装系统

本发明公开了基于深度视觉的物品智能分拣包装系统，主要包含三个模块：目标检测模块、缺陷检测模块和智能包装模块。其中目标检测模块，利用改进的YOLO深度神经网络来迅速识别出待分拣物品的位姿。然后，通过改进的CFA缺陷检测模型进行生产线上物品的缺陷检测。最终实现在一条生产线上同时完成分拣与包装两个任务，且包装方式根据要求免编程快速更换。本发明采用改进的CFA缺陷检测模块，通过将SE注意力机制模块插入至宽残差网络WideResNet50‑2中，从而更好地帮助模型学习并适应不同型号物品和数据分布，关注更加重要的特征，提高泛化性能。本发明设计的免编程界面，使得用户能够便捷地更换不同的包装方式、包装不同类型物品以及选择是否进行缺陷检测的任务。