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1.
摄像机标定技术在活塞视觉检测与分选中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在机器人视觉检测及自动化分捡中,准确地校正摄像机镜头畸变对获取物体精确图像及确定物体准确位置具有重要意义。采用了带有径向畸变的小孔摄像机模型及基于线段斜率的标定方法。在标定过程中,应用线性算法求解出了镜头的径向畸变系数。实验表明,采用的标定方法简捷有效,其标定结果能够满足研究需要。  相似文献   
2.
针对滚动轴承故障诊断难以获得大量样本的问题以及LS-SVM 模型参数选择方法易陷入局部最优的缺点,提出了一种集合经验模态分解能量熵和差分进化算法(DE)优化最小二乘支持向量机相结合的轴承故障诊断方法。首先原始振动信号采用EEMD分解得到一组固有模态函数(IMF),从有效本征模态函数IMF分量中提取的能量特征作为输入建立支持向量机,通过计算不同振动信号的能量熵值大小来判断轴承的故障损伤程度。为了提高模型的诊断精度,采用差分进化算法对LS-SVM的结构参数进行优化,并与LS-SVM和PSO-LSSVM模型相比较。结果表明,DE-LSSVM 模型的故障分类准确性得到了提高,可以有效应用于滚动轴承故障诊断中。  相似文献   
3.
手-眼视觉动态目标定位方法研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
提出了一种机器人手-眼视觉分步动态目标定位方法,实验中保持摄像机图像平面与工作台平面平行,通过摄像机在不同高度对工作台上目标的分步拍摄并获取目标位置信息,将目标定位的三维关系简化为二维关系处理。在摄像机对目标定位的过程中,目标位置信息被不断修正,最终将目标定位在图像的中心位置,进而引导末端执行器完成对目标的准确抓取。实验结果显示该手-眼视觉分步动态目标定位方法定位准确、可靠性高。  相似文献   
4.
提出了一种机器人"手-眼"视觉分步动态目标定位方法,实验中保持摄像机图像平面与工作台平面平行,并对摄像机的拍摄高度进行设定,最终将目标定位在图像的中心位置。在目标类型识别过程中,采用BP神经网络技术对目标表面字符进行识别,通过识别的字符判定目标类别。最终由字符信息及目标定位信息引导末端执行器完成对目标的准确分选。  相似文献   
5.
提出了一种基于机器视觉技术的血袋编号字符识别方法,建立了字符在线识别硬件与软件系统。运用经典标定算法确定摄像机内外参数。对扫描的原始图像进行了灰度化、增强、滤波、反相等预处理及字符的倾斜校正、图像行字切分、归一化操作。分析表明:行字切分大于临界阈值T时,确定是文字像素一部分。预测结果与实测数据对比表明采用神经网络对转印字符进行识别可有效提高检测一次性血袋出厂编号的效率。相关技术及研制系统已应用于长春市某医疗制品企业,取得较好识别效果及应用效果。  相似文献   
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