【摘 要】
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该文的提出旨在探索机器视觉中对多个不同机械零件的较通用的识别方法.为放置在传送带上零件的自动分拣安装做视觉引导服务.该文对国内外机器视觉系统的发展和现状进行了综述
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该文的提出旨在探索机器视觉中对多个不同机械零件的较通用
的识别方法.为放置在传送带上零件的自动分拣安装做视觉引导服务.该文对国内外机器视觉系统的发展和现状进行了综述,根据课题实际背景,对基于机器视觉的机械手自动识别进行了理论和实际研究.设计了在Visual C＋＋ 6.0平台下界面友好的视觉处理分析实验软件,用消息映射的形式对应了图像处理的各种算法.该文建立了由CCD摄像机、图像采集卡和PC机组成的视觉系统,参考小孔摄像机模型,对CCD摄像机部分内部参数进行了设定.系统通过CCD摄像机和图像采集卡获取被捡零件的不反光二维图像数据,将其送入计算机进行噪声滤除、锐化增强、区域分割、边缘检测及跟踪、简单背景下的物体目标与背景的分离、特征提取等处理,最后融合特征数据建立判别函数,实现了对零件图像的自动识别.具体的给出了零件的类别、位置和方向等数据.针对性地做了齿轮和轴图像的识别,以及垫圈和六角螺母的判别分析,实验表明,该方案基本满足特定条件下的精度要求.
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