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设计一种基于YOLO v5的视觉分拣零件系统，实现对传送带上的零件进行自动识别、分类和分拣，实现流水线的自动化操作。使用YOLO v5对工业相机采集到的图片进行零件的目标检测和分类，再通过控制分拣装置来移动零件。在设计过程中，需要进行数据集的采集和标注，模型的训练和调优，以及系统的硬件搭建和软件实现，并且实现高效、准确、稳定的零件自动化分拣。
在视频采集中，采用USB摄像头对传送带上零件的运动视频流进行采集，使用混合高斯模型对视频流的背景进行建模，并通过形态学操作去除噪声和连接连通域。在检测目标时，系统调用YOLOv5的API进行检测，并通过相邻帧间连通域的重叠面积、位移方向和大小跟踪目标。在分拣零件时，系统实时预估零件的位置，并根据预期时间延时开启对应喷嘴，然后关闭，从而实现对零件的分拣。该系统的硬件设备包括计算机、USB摄像头、电磁阀和喷嘴，通过modbus协议来控制电磁阀的开启和关闭。
本系统是基于YOLOv5视觉检测技术的一款视觉分拣零件系统。该系统采用USB摄像头对传送带上零件的运动视频流进行采集，并使用混合高斯模型对视频流的背景进行建模。在检测过程中，通过形态学操作去除噪声和连接连通域，根据相邻帧间连通域的重叠面积、位移方向和大小跟踪目标。
当检测到目标出现时，系统会自动提交任务到线程池，并调用YOLOv5的API进行检测。检测完成后，系统会实时预估零件的位置，并根据预期时间延时开启对应喷嘴，然后关闭，从而实现对零件的分拣。通过modbus协议，系统可以控制多路开关来开启和关闭电磁阀，从而控制喷嘴吹送零件。
采用分层架构模式将系统分成不同的层，每一层负责特定的任务，并通过接口相互通信。
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应用层：接收检测层的结果，然后延时启动对应区域的喷嘴。
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检测层：负责零件类型的检测，使用yolov5检测跟踪到的目标零件图片的类型，并将结果返回给应用层。
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跟踪层：负责目标零件的跟踪，获取传送带上的视频流，使用背景减除和连通域分析获取目标零件的连通域，然后使用卡尔曼滤波跟踪目标零件，并将跟踪结果传递给检测层。
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数据层：负责获取传送带上的视频流，并将其传递给跟踪层。该层还可以负责管理数据的存储和传输。
以上设计中，每一层都有明确定义的职责，并使用接口相互通信。这样的设计使得系统具有良好的可维护性和可扩展性，也有助于系统的测试和调试。同时，分层架构模式也使得各个层次之间的耦合度降低，有助于改善系统的性能和安全性。
无损检测小白白的博客1介绍了一个基于YOLO v5的多任务模型，可以同时检测和分割零件，该模型是作者的本科毕业项目。
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N. M. Krishna, R. Y. Reddy, M. S. C. Reddy, K. P. Madhav and G. Sudham, "Object Detection and Tracking Using Yolo," 2021 Third International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), Coimbatore, India, 2021, pp. 1-7, doi: 10.1109/ICIRCA51532.2021.9544598.