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作者：惠记庄;王锦豪;周涛;张雅倩;丁凯;
单位：长安大学工程机械学院;
摘要：针对人机协同装配环境复杂多变且装配零件尺度差异大、部分零件相似度高的特征，为保证人机协作装配过程中机器人准确抓取装配零件，提出了一种改进的YOLOv7模型来提高装配场景中多零件目标检测效果。首先，采用ODConv(Omni-dimensional dynamic convolution)替换YOLOv7主干网络中的卷积层，使其能够自适应调整卷积核的权值，提取不同形状、大小的装配零件的特征。其次，在YOLOv7主干网络中引入SimAM(Selective image attention mechanism)模块来减轻复杂多变的装配环境背景对零件检测准确率的影响。最后，使用Efficient-IOU替换原始的CompleteIOU来加速收敛，同时降低部分装配零件相似度高对检测准确率的影响。实验结果表明，该模型的平均准确率为93.4%，改进后的网络优于原始网络和其他目标检测算法。所提出的改进YOLOv7算法在保持高精度的同时具有较高的FPS，模型参数和计算量也相对较低，适合动态人机协同装配场景下实时目标检测要求。
关键词：人机协同装配;;YOLOv7;;注意力机制;;E-IOU;;装配零件检测;;多目标检测
基金资助：中国博士后科学基金项目（2022T150073）;; 陕西省秦创原“科学家+工程师”团队建设项目（2022KXJ-150）
