物料装盒防遗漏检测应用
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案例介绍
在物料人工装盒过程中潜在遗漏风险，提出基于深度学习检测的解决方案，基于Yolov5算法开发实现，完成视频抽帧、半自动标注、模型训练、部署验证等工作，在由Jetson Nano与Basler相机组成的硬件系统上落地应用。最后稳定运行准确率可以达100%
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