文献类型：期刊文章

作　　者：杨桂华[1] 刘志毅[1] 王晓文[1]

YANG Guihua;LIU Zhiyi;WANG Xiaowen(College of Mechanical and Control Engineering,Guilin University of Technology,Guilin Guangxi 541004,China)

机构地区：[1]桂林理工大学机械与控制工程学院,广西桂林541004

出　　处：《机床与液压》

基　　金：国家自然科学基金地区科学基金项目(61863009)。

年　　份：2021

卷　　号：49

期　　号：11

起止页码：82-86

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为实现对随机摆放的多类型工件进行分类识别和定位,提出一种基于连通域Blob分析与神经网络分类器相结合的方法。该方法运用机器视觉技术,以Halcon软件为试验检测平台,通过Blob分析提取工件的特征信息实现定位,并且应用提前训练好的神经网络分类器对多类型工件进行分类识别。试验结果表明:相比传统模板匹配和定位算法,该多工件分类识别和定位方案识别准确率达到100%,定位精度提升0.7 mm,识别和定位时间减少8.735 ms,具有更好的多工件识别定位效果,有一定的应用前景和推广价值。

关 键 词：机器视觉 神经网络分类器 多工件识别定位  

分 类 号：TP242.2􀆰]