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以机器视觉为基础,结合图像处理技术,设计一种废有色金属的自动分选系统.硬件系统完成对传送带上废金属物料的图像拍摄.软件系统首先对图像进行预处理,消除干扰噪声的影响.采用彩色图像分割法将目标图像与背景图像进行分离.同时提取废金属的颜色特征,采用多层感知器神经网络算法实现废有色金属的分类.分析实验结果表明该系统能实现多种废有色金属物料的在线自动分选,分选的效率达90％以上,提升了工作效率和经济效益.