【摘 要】
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针对工业生产中螺钉识别精度、效率不高的问题，设计了一种基于机器视觉的螺钉识别系统。通过工业CMOS相机采集图像，对工件图像进行自适应滤波，并基于特征颜色进行图像RGB到HSV的转换和均衡化，克服了不确定的外部因素干扰；基于特征颜色的边缘检测方法实现了目标定位，设计了基于霍夫变换的螺钉识别方法，并在Qt Creator平台内进行了测试与验证。结果表明，所提出的方法能有效识别工业生产环节中的螺钉，具备
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51575411）；
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针对工业生产中螺钉识别精度、效率不高的问题，设计了一种基于机器视觉的螺钉识别系统。通过工业CMOS相机采集图像，对工件图像进行自适应滤波，并基于特征颜色进行图像RGB到HSV的转换和均衡化，克服了不确定的外部因素干扰；基于特征颜色的边缘检测方法实现了目标定位，设计了基于霍夫变换的螺钉识别方法，并在Qt Creator平台内进行了测试与验证。结果表明，所提出的方法能有效识别工业生产环节中的螺钉，具备较好的检测精度与实时性。
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