基于改进YOLOV5的超市商品包装老化自动识别技术

作     者：周昊 陆忞 ZHOU Hao;LU Min

作者机构：国网南京供电公司江苏南京210019 

出 版 物：《粘接》 (Adhesion)

年 卷 期：2025年第52卷第1期

页      面：78-81页

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0805[工学-材料科学与工程（可授工学、理学学位）] 080502[工学-材料学] 0802[工学-机械工程] 

主　　题：改进YOLOV5 无人超市 商品包装材料 图像识别 

摘      要：针对商品包装袋老化图像识别过程中存在的问题,提出基于改进YOLOV5的商品包装袋老化图像识别技术,引入FasterNet轻量级网络,形成C3-Faster模块,进一步减少冗余计算和内存访问,并缩小模型规模。实验结果表明,随着照射时间的延长,吸收峰逐渐增加,老化后官能团的含量逐渐增加。且随着迭代次数大于200时,漏检率呈下降趋势。Yolov5模型的漏检率在迭代800次后趋于收敛,改进Yolov5模型的漏检率在迭代600次后趋于收敛,平均漏检率约为2.66%,远低于Yolov5模型的漏检率。无人超市商品包装袋的破损检测时间及检测准确率效果较优,检测时间为25 ms,较包装袋龟裂及褪色分别降低30.55%及51.92%。