简介：摘要：深度学习算法在工业自动化中的应用领域日益扩大，其强大的图像处理能力使其成为实现自动检测和监控的重要工具。本研究旨在探讨YOLOV5深度学习算法在料仓混料站出料口的干湿料检测中的应用。我们详细介绍了数据的采集、标注以及特殊标注过程，着重强调了数据准备对于模型性能的关键性。通过精心准备的数据集，我们为深度学习算法的训练提供了坚实的基础，以应对多种复杂环境条件下的干湿料检测任务。此外，我们还介绍了模型的高识别率，专用WEB查看页面，以及与省厅等监管部门的对接功能，这些进一步增强了我们的系统在工业自动化中的应用价值。
深度学习算法在料仓混料站出料口干湿料检测中的应用
