【摘 要】
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为提高烟草物流中心自动化分拣效率,基于视觉技术提出了一种与高速自动化条烟分拣线相匹配的快速条烟识别算法。将穹形光源和同轴光源相结合设计了一种新型打光方式,使用高速
【机 构】
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湘潭大学信息工程学院,机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室
【基金项目】
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湖南省教育厅重点项目“复杂背景与干扰下线状和点状目标鲁棒检测原理、方法与应用研究”(14A137)
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为提高烟草物流中心自动化分拣效率,基于视觉技术提出了一种与高速自动化条烟分拣线相匹配的快速条烟识别算法。将穹形光源和同轴光源相结合设计了一种新型打光方式,使用高速彩色相机获取条烟图像信息,提出一种基于AGAST（Adaptive and Generic Accelerated Segment Test）角点域的特征描述方法。根据提取的特征建立条烟图像数据库,并使用极端学习机（Extreme Learning Machine,ELM）进行训练与识别,实现条烟的快速识别。将本文算法与SIFT和SVM算法的识别
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