基于局部轮廓形状特征的复杂管路结构识别方法

• 作者: 刘少丽 刘检华 王骁 金鹏 黄浩
• 来源期刊: 计算机集成制造系统
• 学科: 工学
• 关键词: 局部轮廓形状 管路结构 管路测量 形状描述子 反向传播神经网络 机器视觉
• 年，卷（期）: 2019,（3）
• 所属期刊栏目: 数字化/智能化/网络化制造技术
• 页码范围: 598-606
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4318字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13196/j.cims.2019.03.007

摘要

针对管路结构难识别的问题,提出一种基于局部轮廓形状特征的复杂管路结构识别方法,该方法获取管路各结构的轮廓形状,利用形状描述子将各轮廓转换为信号数据,在采集大量信号数据样本的基础上,训练反向传播神经网络,以识别管路结构.训练试验结果表明,所提方法实现了管路结构的自动识别与分割,其准确率达到97％.在实际应用中,采用多相机同时识别,并投票决策的方式提高了识别准确率,实现了分支管路的自动重建与测量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘检华	北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所	140	2563	29.0	44.0
2	黄浩	北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所	19	82	6.0	8.0
3	刘少丽	北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所	18	270	6.0	16.0
4	金鹏	北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所	5	11	2.0	3.0
5	王骁	北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所	3	5	1.0	2.0