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1.
目的:解决当前饮料瓶盖检测系统功能单一、体积偏大、颜色识别率低的问题。方法:提出一种基于ARM处理器的小型饮料瓶盖颜色识别系统设计方案,通过仿真软件HyperLynx的LineSim工具设计四层PCB板,设置传输线参数并进行阻抗匹配仿真分析;利用编译软件Jupyter Notebook实现阈值设置、目标轮廓检测、目标框出等功能。结果:在强、弱光条件下,识别系统对红、绿、蓝3种颜色瓶盖的识别率达到92.7%。结论:与傅里叶描述子相比,该识别系统识别准确率和精度更高,同时系统也具有人脸识别功能,适用于各种智能应用场景。 相似文献
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7每个人都必须洗自己的脏衣服。有些人在家里洗衣服,他们有洗衣机。可是有些人没有洗衣机,他们会去投币式自助洗衣店,他们可以在那里洗衣服。他们把衣服放进洗衣机里,加入洗衣液,然后投币启动机器,这样机器就会清洗他们的衣服。另一部机器能把衣服烘干。 相似文献
3.
在传统的轮胎表面缺陷依靠人工检测,存在劳动强度高、受人的主观影响大以及效率低下的问题。针对这一现象,研究了一种基于机器视觉的轮胎表面缺陷3D检测系统。该系统依靠机器视觉系统获取检测轮胎的表面图像,然后创建3D模型、判定缺陷类型,最终实现实时自动预警,为轮胎生产商提供一种自动化检测方案。系统集成了先进的技术、软件和工具,配套的信息管控系统可以对轮胎型号和生产数据进行采集、存储、分析,以便在生产过程中实现更高效、更可靠的质量控制,具有较高的实际应用推广价值。 相似文献
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实际生产过程中,产品表面会不同程度地留下污渍和印记,这对基于机器视觉的表面缺陷识别带来严重干扰.基于图案统计分析的识别方法速度虽快,但抗干扰能力弱,出现较高的误判率.基于深度学习的人工智能识别方法计算量巨大,速度慢,难以满足生产实际的高速要求.因此介绍一种改进SIFT算法,并给出了相关参数的设置方法和经验公式,通过实际表面缺陷的检测,对比验证了SIFT算法较强的鲁棒性和抗干扰能力,以及相关参数设置方法的正确性和可行性.实验数据表明,SIFT算法在凹陷类和斑点类缺陷的检出率上具有明显优越性,在裂纹类的误检率上也具有较大优势.特别是在有噪声图像干扰情况下,检出率比神经网络提升了20%,误检率降低了3%. 相似文献
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