第46卷第8期制造业自动化Vol.46No.8Manufacturing AutomationAug.2024DO1:103969/issn1009.01342024.08.026智能激光打码视常识别装备设计与应用Desian and Aoplication of Intelient LaserCodingVisual RecognitionEquipmentTIANThisong, ZMANGXiang-trng;, JANG Hong, JNXian-qjang(新疆大学机械工程学院、新疆乌鲁木齐830063)要：激光打码广泛应用于工厂流水线中，结合视觉检测、无线通信实现激光打码识别的智能化对推进智能工厂建设具有重要价值。鉴于实际需求，设计了一套包含树翻派、摄像头、光纤激光器、无线通信模块等的智能激光打码视觉识别装备，设备在效率以及经济性实用性有较好的平衡。另外卷积神经网络血用于嵌入式设备中，网络的轻量化成为必然趋势,但难以兼备诛度与准确率。为了解决这个问题提出了一和iw中的CSPBock模块中的卷积操作改为深只增加特征提取的多样性减少信息丢失，最后再加上注意水模快,实验验证表明。改进的目标检汇算法在检测速度的前提下单次识别、打码以及解码过程用时为4s月相对干其他识别打码设备本设备具关键词:智能激光打码视觉识别装备;改进YOLOV中图分类号:TP23一种其干注意力机制的轻量化引言模型"。曹远杰、高瑜翔等人提出了YOLOv4-tinv的FPGA加速方法5。孙于庞大的生产车间来讲整个生产线的答业法等人运用空洞卷积、深度可分离卷积、级更新耗时长严重影响生产。因此使用局最后串联整个系统的方式是最佳洗择。塔池化结构改进YOLOv4-tinv模型并应用于行。王建波、武友新针对安全帽佩戴检测流水线打码过程结合视觉技术设计。打造智能化提出了自命名的HM-YOLO模型"。张廓、陈章进加瓦。对于激光人提出了一种应用于SAR图像的快速目标检测揭码的识别难题提出了图像边缘检测算子提取识光打码控制系统别污损条码的方法本文针对基干神经网络的目的影响口。机器视管是用机器视觉检测算法在嵌入式设备应用的速度和准确度低机器手代替人眼测量、分析问题设计了一种基干轻量化YOLOv4-tinv网络、注判断和决策控制的智能测控技术印。针对YOLOv4目标检测算法的轻量化设计也有对于相关学者进模型、同时本文将算法模型应用干铝箔边沿检测行了大量研究。孙海燕、陈云博等人针对林业害中并结合激光打码技术、视觉条码识别技术研制收日期:2022-11-22基金项目:新疆维吾尔自治区自然科学基金(2022D01C32作者简介:田太满(1998-），男，湖南保靖人，硕士，研究方向为智能控制、计算机视觉。通讯作者：章翔峰（984一），男，湖北襄阳人，副教授，博士，研究方向为智能控制、故障诊断
2024年第08期制造业自动化了一套激光打码视觉识别装备,相较于传统的激码作业。无线通信功能由TCP协议建立局域网实光打标装备本设备有更高的准确率、更强的泛化、现。激光打标控制卡选用金橙子激光打标控制卡甘功能齐全日价格相对较低，运用占阵式控制策略控制X、Y两个振镜扫描路径完成激光打码作业。激光打码后再通过摄像头实时检测条形码并1.1智能打码识别系统整体框架解读打码信息再通过局域网传回主服务器与原数根据实际需要。装备整体实物图如图1所示据进行比对。条形码识别定位是通过高斯平滑滤装备整体设计框图如图2所示。装备整体以树莓派波、Sobel算子等操作完成，解码程序负责解读条4b为主控模块搭载Liunx系统使用CPU、GPU运形码。激光选用瑞克激光使用寿命相对较长。传算，运算能力相对较强且成本与能耗较低。本设输部分则由电机带动传送带完成。备通过工业摄像头实时感知外部环境,通过USB线将采集的图片传到核心主控。主控树莓派结合体,本设备检测目标为铝箔边沿。使用改进的YOLOv4-iny目标检测算法需要准备数据集,并对数据集进行数据增强防止过拟合和欠拟合情况之后将数据喂入神经网络进行多次训练后得到模标检测模型权重。运行时检测到边沿后通过无线通信将检测信号传到主服务器,再由主服务器发送打码数据到客户端即此树莓派,树莓派则通过1.光纤激光发射器;2.树莓派;3.激光打标控制卡;4.电源模块串口通信将数据传输到激光打标控制卡，激光打5.继电器开关;6.抓镜:7.摄像头;8.光路支架;9.电机。标控制卡收到数据后控制激光和振镜进行激光打图1装备实物图光纤...
