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提出了基于小波变换提取零件图像特征和用神经网络实现识别的方法。首先,对零件图像进行小波多尺度边缘检测,提取零件图像的边缘轮廓,然后将被检测的边缘轮廓图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的边缘像素量,各子区域中的相对边缘像素系数作为零件的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由神经网络实现识别。3种子区域的不同数量样本的实验结果证明了提出的方法是有效的。