工件装配基准端的形状识别研究

• 作者: 沈霞 王勇 郭慧
• 来源期刊: 现代制造工程
• 学科: 工学
• 关键词: 装配基准端 改进的Hu不变矩 BP神经网络 LM算法 识别
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 制造技术/工艺装备
• 页码范围: 97-101
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2598字
• 语种: 中文

摘要

为了有效识别工件的装配基准端,根据工件两端不同的形状特征,提出了一种基于改进的Hu不变矩和LM-BP神经网络的工件装配基准端识别方法.该方法针对Hu不变矩在离散图像缩放运算上存在较大误差的问题,采用改进的Hu不变矩提取工件两端的形状特征值;用提取的特征值训练LM(Levenberg-Marquardt)算法优化的BP神经网络(即LM-BP神经网络),实现工件两端的形状识别,判断装配基准端.实验结果表明,改进的Hu不变矩能保证特征值在图像缩放情况下的不变性,改进的Hu不变矩与LM-BP神经网络结合的识别算法对工件两端形状具有很好的识别能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭慧	华东理工大学机械与动力工程学院	50	280	10.0	13.0
2	王勇	华东理工大学机械与动力工程学院	33	240	10.0	14.0
3	沈霞	华东理工大学机械与动力工程学院	7	49	3.0	7.0