【摘 要】
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日期码缺陷检测仍然以人工为主。现有的用于检测日期码缺陷的算法受限于时间复杂度和准确率,无法在工业界获得较大范围的应用。针对这样的情况,提出了一种新的基于迭代配准的
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金资助项目(61602280);山东省自然科学基金青年基金资助项目(ZR2014FQ028)
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日期码缺陷检测仍然以人工为主。现有的用于检测日期码缺陷的算法受限于时间复杂度和准确率,无法在工业界获得较大范围的应用。针对这样的情况,提出了一种新的基于迭代配准的post-rotate iterative closest point(PRICP)算法。该算法把日期码抽象为点特征,通过对模板和特征点进行配准来快速检测日期码的缺陷,引入机器学习进一步提高了该算法的准确性、鲁棒性及缺陷分类能力。该算法已经成功应用于青岛啤酒厂流水线喷码日期的缺陷检测中,现场运行结果显示该算法在鲁棒性和效率方面明显优于其他方法,适
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