基于YOLOv5的物流托盘实时检测方法研究

传统物流作业主要依靠人工操作叉车对托盘进行搬运,自动化程度低。工厂实际环境复杂多样,导致现有的托盘检测算法的模型复杂,耗时较长,无法同时达到准确性和实时性要求,难以实际运用。针对浙江某机械(搬运)设备有限公司下属的电动车工业园实际工厂环境下,XP3托盘自动搬运机器人工作效率问题,提出了一种高效准确的托盘检测算法,该算法利用改进的YOLOv5s网络检测托盘,在托盘定位部分准确率达到了99.8%,定位仅耗时10ms,同时算法的总体正确率达到了98.9%,总体耗时仅54ms,实现了对托盘高效精确的检测。