基于深度学习的工业零件自动计数方法及系统

本发明公开了一种基于深度学习的工业零件自动计数方法及系统，旨在解决现有技术中零件计数方法依赖人工标注和训练、难以适应不同种类和形状零件的问题。该系统通过图像采集模块利用高速摄像头实时采集传送带上的零件图像，并通过预处理模块对图像进行预处理以提高图像质量。目标检测模块通过特征提取、密度检测、边界框检测和验证阶段，生成高召回率和高精度的检测结果。多目标跟踪模块实现对目标的唯一跟踪标识，确保目标的连续性和准确性。最后，计数统计模块对跟踪结果进行统计分析，实现零件计数，并通过可视化方式输出计数结果。本发明无需训练即可实现对不同种类和形状零件的精确计数，处理速度快、精度高且鲁棒性强。