基于FESTO自动化仓库系统工件的图像识别研究

• 作者: 于策 况飞飞 孙强 岳继光
• 来源期刊: 福建电脑
• 学科: 工学
• 关键词: 自动化仓库 颜色 位置识别 BP神经网络 INFOR数组
• 年，卷（期）: 2012,（12）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 70-71,86
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1770字
• 语种: 中文

摘要

针对德国FESTO公司自动化仓库系统的工件识别问题，采用图像识别技术识别工件的颜色和位置，实现仓库信息的实时反馈。运用MATLAB软件采用RGB算法提取仓储工件颜色特征，通过向量组合形成该图像特征值。对所有样本的图像特征输入BP神经网络进行训练，并将经过处理的实时图像数据存储在INFOR数组中。在自动化仓库系统运行中，利用INFOR数组和实时图像对比，实现对工件的颜色识别与位置识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	岳继光	同济大学电子与信息工程学院	146	863	16.0	24.0
2	况飞飞	同济大学电子与信息工程学院	3	10	2.0	3.0
3	孙强	同济大学电子与信息工程学院	11	132	5.0	11.0
4	于策	同济大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0