基于Logistic回归的零件图像区域提取

• 作者: 李大寨 王韬 赵鹏
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 零件图像 区域提取 机器视觉 Logistic回归 梯度上升法
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 1265-1268
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.04.070

摘要

针对机器人自动化生产线中视觉定位零件的问题进行了研究,为了能够快速地在复杂背景中提取出零件图像区域,提出了一种基于Logistic回归的零件图像区域提取的机器视觉算法.首先,在工作场景图像中采集若干正类和负类样本点;然后,将样本点的BGR值进行格式上的整理并保存;其次,将整理的数据代入按照梯度上升法推导的公式中,计算Logistic最佳回归系数;最后,载入待处理图像,使用Logistic回归分类器对其中的每个像素进行分类,提取出零件区域.实验表明,该算法提取出的零件图像区域边缘清晰,实时性高,且由于输入为像素点的BGR值,所以对零件的外形没有要求,也不需要额外的夹具.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李大寨	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	45	165	7.0	10.0
2	赵鹏	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	12	53	4.0	7.0
3	王韬	北京航空航天大学机械工程及自动化学院	16	91	4.0	9.0