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本发明公开了一种基于目标检测和机器视觉的柱状工件分类高精度定位方法，包括yolov3的目标检测、缺陷检测和粗定位和机器视觉的高精度定位两部分。其中，yolov3的部分包括制作数据集、改进网络结构、调整候选框参数和实时定位识别、缺陷检测。通过eye‑to‑hand相机获取工件图像，融合图像增强算法，采用向量相似性度量方法对候选框参数进行改进。机器视觉部分，由yolov3算法粗定位位置引导eye‑in‑hand相机获取图像，对图像特征进行特征提取，采用极大值约束，对异常特征进行剔除，最后拟合工件轮廓特征，获取目标工件的高精度位置。
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