基于机器视觉和BP神经网络的工件分类研究

摘要：

针对机器人关节工件组装生产过程中,工件种类多、产量大、人工分拣与装配困难等问题,采用基于BP神经网络和机器视觉技术,提出一种工业机器人工件识别与分类算法.该算法首先通过工控机读取工业相机的工件图像,并进行图像灰度化、均值滤波、自适应阀值分割等图像预处理过程,得到二值化图像.其次,从二值化图像中提取出工件的轮廓.之后,通过胡氏不变矩比较待识别工件的轮廓与给定的模板轮廓,识别工件中的轮廓.最后,通过BP神经网络实现工件识别与分类的目标.实验结果表明,该算法能准确识别目标工件,为类似的识别提供了有效参考.

关键词：机器视觉、BP神经网络、工件分类

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖南省教育厅科学研究项目;湖南省教育厅科学研究项目;永州职业技术学院院级课题

在线出版日期：2021-01-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：35-42,70