【摘 要】
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为了实现零件识别检测的自动化与零件生产的智能化,将机器视觉与运动控制理论结合,采用脉冲耦合式神经网络PCNN(pulse coupled neural network)边缘检测识别的方法,初步设计
【基金项目】
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福建省科技厅资助项目(JK214024);国家海洋局(省海洋渔厅)资助项目(2014FJPT03);福建省自然科学基金资助项目(2016J01755)
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为了实现零件识别检测的自动化与零件生产的智能化,将机器视觉与运动控制理论结合,采用脉冲耦合式神经网络PCNN(pulse coupled neural network)边缘检测识别的方法,初步设计出一套机器视觉自动识别检测系统,对继电器盖等小型零件进行了检测识别实验。实验结果表明,该视觉检测识别自动化系统改善了零件检测自动化程度,提高了尺寸精度,优化了系统鲁棒性,最终实现了对零件实时筛选分类与零件的高效率生产。
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