基于图像边缘特征的零件分类与定位算法

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	基于图像边缘特征的零件分类与定位算法
	卜伟 ; 徐显兵 ; 肖江剑 ; 王少剑 ; 潘江锋 ; 彭成斌
刊名	计量与测试技术
	2018-09-30
卷号	45 期号:09 页码:52-55
英文摘要	本论文提出了一种基于图像边缘特征的零件分类与定位算法。算法首先对图像腐蚀膨胀等预处理,然后通过边缘检测得零件的完整边缘轮廓,然后对零件边缘轮廓图像使用方向梯度直方图(HOG)构造训练数据,并采用支持向量机(SVM)在训练数据上训练分类识别模型,最后进行检测。根据检测结果获得图像中零件的种类和位置信息,然后使用棋盘格标定的方法来确定深度。标定时,取标定板上的两个点来计算深度,根据已知的深度,获取实际抓取点的两个图像坐标系的x,y值,计算世界坐标系坐标。此系统能解决零件分类、定位问题,能广泛运用于生产线引导工业机器人进行零件抓取。
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.nimte.ac.cn/handle/174433/17771]
专题	2019专题
作者单位	1.宁波蓝圣智能科技有限公司 2.上海大学机电工程与自动化学院 3.中国科学院宁波材料技术与工程研究所
推荐引用方式 GB/T 7714	卜伟,徐显兵,肖江剑,等. 基于图像边缘特征的零件分类与定位算法[J]. 计量与测试技术,2018,45(09):52-55.
APA	卜伟,徐显兵,肖江剑,王少剑,潘江锋,&彭成斌.(2018).基于图像边缘特征的零件分类与定位算法.计量与测试技术,45(09),52-55.
MLA	卜伟,et al."基于图像边缘特征的零件分类与定位算法".计量与测试技术 45.09(2018):52-55.