基于深度学习的废旧塑料瓶颜色高效识别方法研究

谢世龙; 吴虎; 毛文杰; 初宪龙; 杨先海

doi:10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2024.11.027

塑料科技 ›› 2024, Vol. 52 ›› Issue (11) : 140 -146. DOI: 10.15925/j.cnki.issn1005-3360.2024.11.027

问题探讨

基于深度学习的废旧塑料瓶颜色高效识别方法研究

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Research on Efficient Color Recognition Method for Waste Plastic Bottles Based on Deep Learning

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摘要

针对废旧塑料瓶在回收过程中不同颜色存在价值差异的情况，为解决颜色识别分选问题，提出一种基于深度学习的YOLOv8n改进模型废旧塑料瓶颜色高效识别方法。在颈部（neck）网络中引入加权双向特征金字塔网络（BiFPN）进行多尺度特征融合，提升模型的泛化能力；头部（head）网络的解耦头（decoupled-head）结构中两个分支均仅采用1个Conv2d模块，并在分支前端添加重参数化卷积——RepConv模块，减少计算量并提升训练精度；选用WIOU v3损失函数替换CIOU损失函数，提升模型的检测精度。通过对比实验可知，文章提出的模型优于传统目标检测模型。结果表明：文章提出的模型参数量较原模型减少了44.8%，计算量较原模型减少了34.6%，在50%交并比下的均值平均精度（mAP50）较原模型提升了2.7%，对废旧塑料瓶颜色进行识别时，每秒检测帧数（FPS）可达66，较原模型提高了40.4%，实现了对废旧塑料瓶颜色实时且准确的检测。