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针对目前工业现场弱纹理堆叠工件识别困难的问题,提出一种以工件表面孔洞为特征的改进几何模板匹配算法,以合页为例进行工件识别。首先采用加权平均法对彩色图像进行灰度化处理,再采用Canny算法进行边缘检测;其次采用旋转卡壳算法求取轮廓的最小面积外接矩形,进行几何约束后得到孔洞对应的孔轮廓,并采用随机增量法计算孔轮廓的最小外接圆得到孔特征圆心坐标。采用提出的改进几何模板匹配算法,即根据孔特征之间的几何约束进行工件识别,根据孔特征之间是否存在边缘剔除误识别工件。实验结果表明,提出的算法对带孔弱纹理堆叠工件具有良好的识别效果,工件识别查全率为98.3%,误检率为0.9%,为带孔弱纹理工件的识别提供方法。 相似文献
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本文阐述了使用BP神经网络压缩图像的方法和粒子群算法(PSO)的原理。为提高BP算法的训练速度和图像重建质量.本文设计了一种利用PSO—BP网络进行图像压缩的算法,该算法结合了PSO算法和BP算法的优点,将BP网络的训练过程分为两个阶段。实验表明,利用该算法压缩图像,不仅速度较快,而且重建后的图像质量有明显提高。 相似文献