基于云模型的工件图像识别技术研究

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距离“工业4.0”概念的提出已经过去了6年的时间,全球引起了第四次工业革命的智能化时代的热潮。工业机器人是智能化生产的重要领域,通过借助机器视觉使工业机器人在自动化生产系统中更具有智能。本文研究的主要内容正是为机器加上一双能够识别工件的“眼睛”——基于云模型的工件图像识别技术研究。首先,介绍了图像分割的定义与传统分割方法,并着重介绍了图像阈值分割的算法实现,因其具有计算简单、便于实现的特点,本文选择在阈值分割的基础上进行图像分割算法的改进。考虑到传统图像分割过程中不可避免的存在着模糊性与随机性,而云模型结合了传统模糊集理论与概率统计知识,能够将不确定性中的模糊性和随机性共同表示了出来。基于此特点本文提出的基于云模型的图像阈值分割算法,能够有效提高图像分割的准确性,为后续图像识别作铺垫。其次,本文利用图形的几何特征、SUSAN角点检测算法、改进Hough算法来提取图形的特征参数,并根据提取的特征参数最终实现对几何工件的识别与分类。且该算法对于每个工件图形中心点坐标和旋转角的确定,可应用于工业机器人的视觉系统中的目标识别与定位,根据其位姿进行定位抓取,其识别的准确性对于机器视觉的应用具有重要的意义。最后,通过实验结果对比可以得出,本文提出的基于云模型的工件图像识别方法能够有效识别几何图形工件,且具有较好的稳定性。该方法解决了传统图像处理中对模糊性与随机性等因素的忽视,为几何工件图像识别算法提供了一个新的思路。
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