浙江科技学院学报
浙江科技學院學報
절강과기학원학보
JOURNAL OF ZHEJIANG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY
2013年
1期
15-20
,共6页
连杆检测%BP神经网络%Hu矩
連桿檢測%BP神經網絡%Hu矩
련간검측%BP신경망락%Hu구
连杆作为汽车的主要部件之一,有时存在序列号不匹配的情况,目前多用肉眼检测,误判率高,检测效率低下.针对这一问题,设计了基于机器视觉的汽车连杆检测系统,它可实时采集连杆图像,并以Hu矩作为特征向量,采用BP神经网络算法训练分类器进行连杆字符识别,从而实现了对连杆产品的自动检测.研究结果表明,该系统字符识别准确率在97.50％以上,大大提高了工作效率,降低了劳动强度,具有较高的推广价值.
連桿作為汽車的主要部件之一,有時存在序列號不匹配的情況,目前多用肉眼檢測,誤判率高,檢測效率低下.針對這一問題,設計瞭基于機器視覺的汽車連桿檢測繫統,它可實時採集連桿圖像,併以Hu矩作為特徵嚮量,採用BP神經網絡算法訓練分類器進行連桿字符識彆,從而實現瞭對連桿產品的自動檢測.研究結果錶明,該繫統字符識彆準確率在97.50％以上,大大提高瞭工作效率,降低瞭勞動彊度,具有較高的推廣價值.
련간작위기차적주요부건지일,유시존재서렬호불필배적정황,목전다용육안검측,오판솔고,검측효솔저하.침대저일문제,설계료기우궤기시각적기차련간검측계통,타가실시채집련간도상,병이Hu구작위특정향량,채용BP신경망락산법훈련분류기진행련간자부식별,종이실현료대련간산품적자동검측.연구결과표명,해계통자부식별준학솔재97.50％이상,대대제고료공작효솔,강저료노동강도,구유교고적추엄개치.
