通过不变矩和BP神经网络进行挖掘机铲斗位置识别

针对远程实时识别挖掘机图像这一问题,研究了基于不变矩及BP神经网络的识别分类方法。首先,获取挖掘机铲斗的原始图像,然后对其进行处理得到二值化图像。以提取出的七个不变矩特征作为样本,输入三层BP神经网络。通过训练,对不同位置的铲斗图像进行识别分类,判断出挖掘机的工作状态。实验表明:该方法识别率较高,提取到的铲斗目标信息及姿态图像信息,对后续的视觉伺服控制研究有一定帮助。