一种用于刹车片的检测模型、分拣系统及分拣方法

1.一种用于刹车片的检测模型，其特征在于，该检测模型基于改进的yolov8-obb神经网络模型，该检测模型的获得方法具体包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种用于刹车片的检测模型，其特征在于，第一步中，所述预设数量比例为8:2。

3.根据权利要求1所述的一种用于刹车片的检测模型，其特征在于，第一步中，所述旋转角度是指图片中的刹车片的轮廓旋转到预设状态的旋转角度。

4.根据权利要求3所述的一种用于刹车片的检测模型，其特征在于，预设状态为刹车片的轮廓的对称线与刹车片图片的尺寸对称线对应平行的状态。

5.根据权利要求1所述的一种用于刹车片的检测模型，其特征在于，第三步中，λcooed取值为0.5。

6.一种用于刹车片的分拣系统，其特征在于，该分拣系统包括检测装置、物体传送装置、动作执行装置、上料设备；检测装置包含拍摄组件、显示装置，以及内部部署有如权利要求1-5任一项所述的用于刹车片的检测模型的控制系统；拍摄组件包括工业相机和光源；控制系统与工业相机通信连接，用于获取工业相机采集的刹车片图像；显示装置与控制系统通信连接，用于显示对刹车片检测后得到的位置信息与类别信息；

7.根据权利要求6所述的一种用于刹车片的分拣系统，其特征在于，检测系统还包括传感器，传感器与控制系统通信连接；传感器用于检测刹车片的位置，以指示动作执行装置执行对应动作。

8.根据权利要求6所述的一种用于刹车片的分拣系统，其特征在于，工业相机为mv-hs系列2代工业相机；所述控制系统为工业电脑，或者其他包含计算设备和控制器的装置；所述并联机器人为abbirb360机器人；所述显示装置为aoc公司的显示屏。

9.根据权利要求6所述的一种用于刹车片的分拣系统，其特征在于，拍摄组件设置在。

10.一种用于刹车片的分拣方法，该分捡方法通过如权利要求6-9任一项所述的分拣系统实现，具体包括以下步骤：