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基于機器視覺的白車身焊點自動化檢測為車身焊接質量控制提供了有效的途徑，然而受環境光污染的影響，焊點自動化檢測裝備的機器視覺系統較難進行準確定位。為解決傳統的圖像處理方法受環境干擾大及魯棒性差的問題，提出一種基于深度學習的焊點位置檢測方法。引入 Mobilenetv2的卷積結構代替 YOLOV2的卷積層，并借鑒YOLOⅴ2的細粒度特征的方法，解決YOLOⅴ模型參數較多的問題。采用 Glou loss對模型的損失函數進行改進，利用K- means聚類算法得到適合焊點數據集的 anchor，從而獲得高可靠性的輕量化白車身焊點位置檢測模型rGM_YOLO。在白車身焊點測試集上進行測試，結果表明，與原 YOLO模型相比，該模型的平均精度提升了2.47%，模型參數約為原模型的1/16，檢測速度提高2倍，大幅提高了檢測效率。
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