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摘要
针对传统点胶系统无法适应产品尺寸误差、生产效率低下、自动化及智能化程度不高等问题,设计一种基于工件自动识别的视觉点胶系统。首先,提取输入图像的HOG特征,通过已训练好的基于one-versus-one(OVO)的支持向量机获取工件类别信息,实现图像分割阈值的自适应选择;其次,自适应选择预设阈值指导图像分割、边缘检测,得到初步点胶路径;然后,利用局部加权线性回归方法(LWLR)平滑初步点胶路径,降低因机械系统抖动而导致的系统损耗;最后,提取点胶路径关键控制点,减少路径插补计算量,在保证分割精度的情况下,进一步平滑路径,生成任意复杂点胶路径,执行点胶任务。大量实验结果表明,系统能准确识别工件类别,同时,在保证分割精度前提下,有效平滑点胶路径,满足点胶系统的通用性、实时性、高精度性需求,延长了系统使用周期。
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