Ziel ist die automatische Erkennung des Schneidwinkels von Zhe Beimu-Scheiben basierend auf einem verbesserten YOLOv7-tiny-Algorithmus. Die Methode nutzt Datenaugmentation zur Erstellung eines Datensatzes mit 16.000 Bildern, die Zhe Beimu in verschiedenen Winkeln enthalten. Der YOLOv7-tiny-Algorithmus wurde verbessert, indem gewöhnliche Faltungen durch GhostConv ersetzt, ein Koordinaten-Achtsamkeitsmechanismus (CA) optimal hinzugefügt, einige Aktivierungsfunktionen durch die weniger rechenintensive HardSwish-Funktion ersetzt, eine Strafe für den Winkel-Erkennungsfehler zur Verlustfunktion hinzugefügt und die Non-Maximum-Suppression (NMS)-Strategie angepasst wurde, um mehrere Erkennungsergebnisse desselben Ziels zu behandeln. Zur Überprüfung der Effektivität der Verbesserungen wurden Abstraktions-Experimente durchgeführt; dabei wurden Vorher-Nachher-Vorhersageergebnisse nach dem Hinzufügen einer bestimmten Verbesserung auf Basis des Originalmodells oder eines Modells mit bereits validierten Verbesserungen verglichen, was die Wirksamkeit der Verbesserungen anhand verbesserter Bewertungsmetriken bewies. Ergebnisse zeigen, dass der verbesserte Algorithmus zur Erkennung des Schneidwinkels von Zhe Beimu etwa 55,4% der Parameter des Originalalgorithmus benötigt, der Rechenaufwand ca. 59,4% beträgt, die mittlere Präzision bei einer IoU von 0,5 (mAP@0.5) um 12,2% gestiegen ist, der mittlere absolute Fehler (MAE) der Winkelerkennung 5,02° beträgt, was 4,58° weniger als beim Originalalgorithmus ist, und die durchschnittliche Erkennungszeit pro Bild unter den Versuchsbedingungen 8,7 ms beträgt, was deutlich schneller als die durchschnittliche menschliche Reaktionszeit ist. Fazit: In dieser Studie wurde ein verbesserter YOLOv7-tiny-Algorithmus zur Erkennung des Schneidwinkels von Zhe Beimu eingesetzt, der leichter und genauer als das Originalmodell ist, wodurch eine neue Methode für die stabile und genaue Automatisierung der Zhe Beimu-Scheiben geschaffen und eine Referenz für die Automatisierung anderer traditioneller chinesischer Arzneimittel bereitgestellt wird.

Zhe Beimu;Automatisierung der Zubereitung;intelligente Fertigung;Schneidverfahren;Aufmerksamkeitsmechanismus;tiefes Faltungsnetz;Objekterkennung;Modellkomprimierung