【摘 要】
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工件的定位与识别在机器人视觉中具有重要意义．预处理工件灰度图片时，存在工件区域与背景对比度较低的问题，给出基于直方图两个峰值像素的灰度拉伸算法；二值图像的工件区域存在不
【机 构】
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中国科学院沈阳计算技术研究所,中国科学院大学
【基金项目】
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国家“核高基”专项项目(2012ZX01029-001-002)资助
论文部分内容阅读
工件的定位与识别在机器人视觉中具有重要意义．预处理工件灰度图片时，存在工件区域与背景对比度较低的问题，给出基于直方图两个峰值像素的灰度拉伸算法；二值图像的工件区域存在不连通且有虫洞的问题，提出局部区域填充方法和被包围区域填充的方法，以修正和突出目标区域供切割使用．提出基于最小外接矩形分割的方法，切割工件区域，定位目标区域的倾斜角与中心点，最小外接矩形切割的图像是被旋转的图像，存在提取特征随之改变的问题，而矩特征具有旋转不变性，所以提取切割图像的矩特征．采用基于RBF核的支持向量机对归一化特征进行训练与识别
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