一种用于汽车连杆检测的机器视觉系统研究

TP274.5%U464.133.2; 连杆作为汽车的主要部件之一,有时存在序列号不匹配的情况,目前多用肉眼检测,误判率高,检测效率低下.针对这一问题,设计了基于机器视觉的汽车连杆检测系统,它可实时采集连杆图像,并以Hu矩作为特征向量,采用BP神经网络算法训练分类器进行连杆字符识别,从而实现了对连杆产品的自动检测.研究结果表明,该系统字符识别准确率在97.50％以上,大大提高了工作效率,降低了劳动强度,具有较高的推广价值....

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	浙江科技学院学报 2013-02, Vol.25 (1), p.15-20
Hauptverfasser:	潘泉松, 侯北平, 陈良仁
Format:	Artikel
Sprache:	chi
Online-Zugang:	Volltext
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Beschreibung
Zusammenfassung:	TP274.5%U464.133.2; 连杆作为汽车的主要部件之一,有时存在序列号不匹配的情况,目前多用肉眼检测,误判率高,检测效率低下.针对这一问题,设计了基于机器视觉的汽车连杆检测系统,它可实时采集连杆图像,并以Hu矩作为特征向量,采用BP神经网络算法训练分类器进行连杆字符识别,从而实现了对连杆产品的自动检测.研究结果表明,该系统字符识别准确率在97.50％以上,大大提高了工作效率,降低了劳动强度,具有较高的推广价值.
ISSN:	1671-8798
DOI:	10.3969/j.issn.1671-8798.2013.01.004