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摘要
在大型智能制造业的生产线中,需要对目标工件位实时监控并快速反应,以提高生产质量与效率;但是当前主要是依靠大量人力实时监控,其效率较低。对此,提出了基于图像处理与特征分析的工件目标识别算法。首先基于Aforge.Net图像处理库中阈值分割函数和Blob查找函数处理采集的目标图像,并识别出定位区域。然后依据工件图像的灰度水平差异,计算区域的平均灰度值和方差,进行特征提取与分析。最后基于先验标准,联合提取特征,对区域目标进行判断识别,完成对工件到位情况的监控。实验结果显示:与当前在线目标识别技术相比,识别算法具有更高的准确性。
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单位山东交通学院
