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摘要
在各类生产中加工中,搬运都是不可或缺的活动。如何能够在运动中实现自适应搬运则需要机器视觉的介入。本文针对机器人搬运中的动态物料识别需求进行了研究和实践。应用OpenCV中的图像预处理、轮廓提取和曲线拟合功能实现典型零件特征的轮廓拟合,并尝试一种用于评价样本原有轮廓与拟合曲线之间误差的计算方法,进而依据计算结果进行典型特征的分类识别。
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在各类生产中加工中,搬运都是不可或缺的活动。如何能够在运动中实现自适应搬运则需要机器视觉的介入。本文针对机器人搬运中的动态物料识别需求进行了研究和实践。应用OpenCV中的图像预处理、轮廓提取和曲线拟合功能实现典型零件特征的轮廓拟合,并尝试一种用于评价样本原有轮廓与拟合曲线之间误差的计算方法,进而依据计算结果进行典型特征的分类识别。
