【摘 要】
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针对手工装配作业中微小金属件装配区图像特征易受光照环境影响产生不规则动态变化的问题,定性分析了总体视场及微小金属件装配区灰度分布的影响因素,建立了不同装配特征灰度分布混杂区动态识别数学模型;通过BP神经网络学习总体视场及装配区灰度分布特征与不同装配特征之间的非线性关系,并将网络预测精度转化为灰度分布特征对装配特征的模糊隶属度函数,提出了一套基于灰度混杂区阈值模糊自适应调整的微小金属件漏装视觉检测方
【基金项目】
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国家自然科学基金青年项目(51605255),宜昌市大学科学研究与应用重点项目(A16-302-a02).
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针对手工装配作业中微小金属件装配区图像特征易受光照环境影响产生不规则动态变化的问题,定性分析了总体视场及微小金属件装配区灰度分布的影响因素,建立了不同装配特征灰度分布混杂区动态识别数学模型;通过BP神经网络学习总体视场及装配区灰度分布特征与不同装配特征之间的非线性关系,并将网络预测精度转化为灰度分布特征对装配特征的模糊隶属度函数,提出了一套基于灰度混杂区阈值模糊自适应调整的微小金属件漏装视觉检测方法。在某企业所生产的钢琴顶盖螺钉漏装机器视觉检测系统中的成功应用,结果表明所提方法对手工装配作业复杂光环
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