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基于PX-LBP和像素分类的装配体零件识别研究
基于PX-LBP和像素分类的装配体零件识别研究
作者:
李东年
田中可
赵正旭
陈成军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
零件识别
装配监测
深度图像
像素局部二值模式
像素分类
随机森林分类器
摘要:
针对机械产品装配维修诱导中零件和装配体的识别、监测问题,对装配体零件识别及装配监测进行了研究,对LBP算子进行了改进,提出了一种基于像素局部二值模式(PX-LBP)和像素分类的装配体零件识别及装配监测方法.首先将LBP算子与像素分类融合,提出了PX-LBP算子;然后对深度图像进行了PX-LBP特征提取,生成了训练集和测试集;最后训练随机森林分类器,并利用训练好的随机森林分类器实现了对测试集深度图像的像素分类,生成了像素预测图像,通过像素预测图像与标记图像对比实现了装配体零件的识别及装配过程的监测.研究结果表明:该方法对于模型深度图像的像素识别率可达到98.81%,对于真实装配体深度图像的像素识别率也可达到77.51%;该方法兼具了一定的实时性与鲁棒性,可用在装配维修诱导、装配监测和自动化装配邻域中.
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文献信息
篇名
基于PX-LBP和像素分类的装配体零件识别研究
来源期刊
机电工程
学科
工学
关键词
零件识别
装配监测
深度图像
像素局部二值模式
像素分类
随机森林分类器
年,卷(期)
2019,(3)
所属期刊栏目
机械、仪表技术
研究方向
页码范围
236-243
页数
8页
分类号
TH161+.7|TP391.41
字数
6240字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1001-4551.2019.03.002
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
陈成军
青岛理工大学机械与汽车工程学院
30
93
6.0
7.0
2
李东年
青岛理工大学机械与汽车工程学院
9
18
3.0
4.0
3
赵正旭
青岛理工大学机械与汽车工程学院
15
2
1.0
1.0
4
田中可
青岛理工大学机械与汽车工程学院
2
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二级引证文献(0)
2019(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
零件识别
装配监测
深度图像
像素局部二值模式
像素分类
随机森林分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
机电工程
主办单位:
浙江大学
浙江省机电集团有限公司
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-4551
CN:
33-1088/TM
开本:
大16开
出版地:
浙江省杭州市大学路高官弄9号
邮发代号:
32-68
创刊时间:
1971
语种:
chi
出版文献量(篇)
6489
总下载数(次)
9
总被引数(次)
41536
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