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针对企业生产过程中零件混装问题,设计了使用基于高斯混合模型的背景分离算法,实现稳定且灵活的背景分离效果,使用基于等级灰度、形状相似和简单轮廓的特征提取算法,实现有效且稳定的特征数据提取效果,利用基于xml数据存储的多层神经网络算法,实现物品种类动态变更的效果。通过对图像进行分离、提取、识别后,达到分类的效果,结果表明,该系统不仅可以达到工业环境的稳定且智能的物品分类识别效果,而且在确保99%以上的高分类准确率的同时快速完成了分类任务,为市场多样化的需求提供了简洁有效的解决方案。