摘要
为了解决目前水龙头加工行业人工分拣效率低的问题,基于Labview2014平台和Vision development module视觉模块,设计了一套基于机器视觉的水龙头工件自动分类识别系统,并针对水龙头工件种类繁多的情况提出一种基于几何特征约束的粒子分类训练方法,从而提高了相似工件分类识别的精度。该方法通过采集和在线处理目标图像来区分外观特征并获取位置信息,并在流水线上实现水龙头工件的自动分类检测。实验结果表明:当流水线速度小于100 mm/s时,该系统能较精确地区分出检测工件的种类,并能准确地区分外形相近尺寸不同的工件类型,检测精度在87%~94.5%,满足实际流水线作业需求。
作者
李叶妮
陈云
LI Yeni;CHEN Yun
出处
《自动化应用》
2021年第5期5-8,共4页
Automation Application
基金
国家自然科学基金资助项目,项目编号:51905461
福建省教育厅中青年科研项目,项目编号:JAT190659。
