基于霍夫变换和关键点匹配的机械零件位置识别

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在工业制造自动化生产线中,需要利用计算机对零件位置进行自动化识别,并由机械手把零件自动搬运到特定位置,因此机械零件加工过程中位置识别以及准确定位至关重要.单个零件时候通过提取械零件图片的灰度矩阵数据,然后对原始的灰度矩阵数据使用中值滤波去噪算法进行了噪声点去除,得到比较准确的轮廓数据.通过Hough变换来检测、识别灰度图片里面的所有直线,并得到对应的直线参数(顶点坐标、斜率),以及灰度图片中所有的圆,并得到对应的圆参数(圆心坐标、圆半径).当需要对多个零件显示在同一图像中的情况进行定位识别,需要辨别并定位不同零件的位置.首先,借助上述的中值滤波去噪算法和霍夫变换方法提取出矩阵中的直线及圆的相关坐标信息.然后,建立了多个零件的直线和圆分类模型,对检测到的直线进行分类,即划分为不同的零件.最后,我们提出关键圆锁定方法对重要的圆心进行识别,进而确定该零件的所有关键点坐标.
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