【摘 要】
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为了提高电流互感器外观信息的识别精度,对基于机器视觉及激光轮廓扫描的电流互感器外观信息自动识别算法进行了研究。利用线激光轮廓传感器获取了电流互感器外观轮廓的三维点云数据,依据三维点云数据重构了电流互感器外观轮廓图像,丰富了外观细节信息。按照外观图像形状信息特征参数,采用二叉决策树分类器识别了污渍与裂纹等外观形状信息。利用形态学字符定位方法与垂直投影法,自动识别外观图像空间信息即字符信息。实验结果表
【机 构】
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为了提高电流互感器外观信息的识别精度,对基于机器视觉及激光轮廓扫描的电流互感器外观信息自动识别算法进行了研究。利用线激光轮廓传感器获取了电流互感器外观轮廓的三维点云数据,依据三维点云数据重构了电流互感器外观轮廓图像,丰富了外观细节信息。按照外观图像形状信息特征参数,采用二叉决策树分类器识别了污渍与裂纹等外观形状信息。利用形态学字符定位方法与垂直投影法,自动识别外观图像空间信息即字符信息。实验结果表明,该算法识别电流互感器外观信息的准确率高于99%,识别速率为1.01个/s,具备较好的自动识别性能。
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