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基于圖像分辨率處理與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工件識(shí)別分類(lèi)系統(tǒng)

     
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摘要

為了提高復(fù)雜條件下不同工件目標(biāo)的在線(xiàn)識(shí)別與分類(lèi)準(zhǔn)確率,以螺帽、螺絲、螺母等工件為樣本,設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了一種基于圖像低分辨率處理與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工件識(shí)別分類(lèi)系統(tǒng).首先,連接工業(yè)相機(jī)、光源、三軸機(jī)械手、PLC,設(shè)計(jì)以機(jī)器視覺(jué)為核心的目標(biāo)分類(lèi)平臺(tái).然后,利用工業(yè)相機(jī)采集工件圖像,通過(guò)圖像低分辨率處理,得到較低分辨率的全局視野圖像;采用閾值分割與連通區(qū)域查找算法,分割得到工件二值圖像,進(jìn)行特征矩陣提取,作為分類(lèi)器數(shù)據(jù)輸入;隨后,結(jié)合樣本數(shù)據(jù)庫(kù),先采用最近鄰分類(lèi)方法,輸出粗識(shí)別結(jié)果,然后基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步分類(lèi),完成細(xì)識(shí)別,達(dá)到準(zhǔn)確定位識(shí)別工件的目的,將工件種類(lèi)與坐標(biāo)信息傳遞給運(yùn)動(dòng)控制單元,完成工件分類(lèi)操作.最后基于QT開(kāi)發(fā)平臺(tái)、Tensorflow學(xué)習(xí)庫(kù)與C++語(yǔ)言編程實(shí)現(xiàn)系統(tǒng).設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn),與現(xiàn)有系統(tǒng)和人力對(duì)應(yīng)流程進(jìn)行實(shí)驗(yàn)對(duì)標(biāo),經(jīng)驗(yàn)證,本系統(tǒng)具有更好的分揀效率和準(zhǔn)確度.

著錄項(xiàng)

相似文獻(xiàn)

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