基于色度向量聚类的保险片识别及插接方法

摘要：

针对汽车保险盒的生产所面临的汽车保险片准确识别和快速插接的难题,提出一种基于色度向量聚类的汽车保险片识别及插接方法.该方法使用CCD工业摄像机采集汽车保险片图像信息,通过平均背景法对图像中的背景进行消除后采用污点修复技术进行图像增强,再以不同类别的汽车保险片的色度中心向量为特征提取依据,完成对颜色信息基于色度向量聚类的特征提取,最后通过将提取的特征矢量输入支持向量机,达到对不同类型保险片的识别分类,最终控制SCARA四轴机器人依据分类信息完成精确插接环节.经过大量实验证明,所设计的汽车保险片识别及插接方法对常用的9类汽车保险片识别正确率达到99.7％,在平均插接周期为1 s时的汽车保险盒插接的正确率达95.6％以上.

关键词：平均背景法、污点修复处理、色度向量聚类、支持向量机、SCARA机器人

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4;TH-39(计算技术、计算机技术)

资助基金：黑龙江省自然科学基金青年基金QC2014C054

在线出版日期：2019-05-13（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：191-199