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弧焊机器人焊缝图像分割方法研究
引用本文:蔡广宇,崔士林,吴昌林.弧焊机器人焊缝图像分割方法研究[J].计算机工程与应用,2008,44(11):223-225.
作者姓名:蔡广宇  崔士林  吴昌林
作者单位:1.华中科技大学 机械学院,武汉 430074 2.南阳理工学院,河南 南阳 473006
基金项目:河南省杰出青年科学基金(No.0612002200),河南省重点科技攻关项目(No.0623021600)
摘    要:提出了脉冲耦合神经网络(PCNN)图像分割的一种新方法,首次使用点火频率矩阵的二值矩阵作为图像分割的最终结果,给出了在此过程指导下PCNN参数选择原则,降低了PCNN对参数的依赖性,提高了图像分割的效果。将该方法运用于石油井架弧焊机器人焊缝图象的识别中起到很好的效果。

关 键 词:石油钻机井架  脉冲耦合神经网络  图像分割  
文章编号:1002-8331(2008)11-0223-03
收稿时间:2007-7-31
修稿时间:2007年7月31日

Research on image segmentation of welding seam by arc welding robot
CAI Guang-yu,CUI Shi-lin,WU Chang-lin.Research on image segmentation of welding seam by arc welding robot[J].Computer Engineering and Applications,2008,44(11):223-225.
Authors:CAI Guang-yu  CUI Shi-lin  WU Chang-lin
Affiliation:1.Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China 2.Nanyang Institute of Technology,Nanyang,Henan 473006,China
Abstract:Introduced a new method which based on the binary firing frequency matrix of PCNN,it used the two-values matrix of the binary firing frequency matrix to be the final outcome for image segmentation,produced the selection principle of PCNN parameter,reduced the parameter dependence to PCNN,enhanced the effect of image segmentation.Utilized this method to segmentalize the image of oil derrick arc welding robot welding line gets up the good effect.
Keywords:oil drilling derrick  PCNN  image segmentation
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