基于特征分析的智能制造生成线目标工件在线识别研究

• 作者: 朱延勇 陈晓晖
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 阈值分割 特征分析 平均灰度值 先验标准 目标识别
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 自动化应用
• 页码范围: 112-115,119
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2020.06.112

摘要

在大型智能制造业的生产线中,需要对目标工件位实时监控并快速反应,以提高生产质量与效率;但是当前主要是依靠大量人力实时监控,其效率较低.对此,提出了基于图像处理与特征分析的工件目标识别算法.首先基于Aforge.Net图像处理库中阈值分割函数和Blob查找函数处理采集的目标图像,并识别出定位区域.然后依据工件图像的灰度水平差异,计算区域的平均灰度值和方差,进行特征提取与分析.最后基于先验标准,联合提取特征,对区域目标进行判断识别,完成对工件到位情况的监控.实验结果显示:与当前在线目标识别技术相比,识别算法具有更高的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱延勇	山东交通学院机械加工实验中心	5	10	2.0	3.0
2	陈晓晖	山东交通学院机械加工实验中心	8	45	5.0	6.0