本文關鍵詞：基于AGAST角點域特征的條煙快速識別算法　出處：《煙草科技》2017年05期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為提高煙草物流中心自動化分揀效率,基于視覺技術提出了一種與高速自動化條煙分揀線相匹配的快速條煙識別算法。將穹形光源和同軸光源相結合設計了一種新型打光方式,使用高速彩色相機獲取條煙圖像信息,提出一種基于AGAST(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)角點域的特征描述方法。根據提取的特征建立條煙圖像數據庫,并使用極端學習機(Extreme Learning Machine,ELM)進行訓練與識別,實現條煙的快速識別。將本文算法與SIFT和SVM算法的識別效果進行對比,結果表明:本文算法的識別率和實時性均為最優(yōu),識別率達到100%,識別耗時在3種算法中最少,能夠滿足自動化分揀線10幀/秒的要求。該算法為有效提高條煙異常情況檢測的精度提供了參考。
[Abstract]:......
【作者單位】： 湘潭大學信息工程學院;機器人視覺感知與控制技術國家工程實驗室;
【基金】：湖南省教育廳重點項目“復雜背景與干擾下線狀和點狀目標魯棒檢測原理、方法與應用研究”(14A137)
【分類號】：TP391.41
【正文快照】： 隨著機器視覺技術的發(fā)展及其在工業(yè)領域中式。由于品牌和包裝方式不同,不同卷煙之間存的廣泛應用,利用高速計算機對目標進行快速自在著尺寸、顏色、紋理以及圖案等差別,而隨著自動識別已成為一個研究熱點。條煙識別作為目標動化分揀系統(tǒng)的使用,其分揀效率也對條煙識別識別的一

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9 王謙,劉t，

本文編號：1353014