【摘要】：工件識(shí)別是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù),對(duì)生產(chǎn)線上的目標(biāo)工件進(jìn)行智能分類,以便工業(yè)機(jī)器人高效準(zhǔn)確地完成工件的自動(dòng)化分揀、裝配、搬運(yùn)、加工等,以降低生產(chǎn)成本,提高工業(yè)生產(chǎn)效率。將工件識(shí)別問(wèn)題抽象化,可轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)圖識(shí)別問(wèn)題。簡(jiǎn)圖是一類特殊的圖像,具有最稀疏的圖像形式,它在人機(jī)交互系統(tǒng)、兒童教育、公安辦案等許多領(lǐng)域都有重要應(yīng)用。以往都是將簡(jiǎn)圖作為常規(guī)圖像進(jìn)行識(shí)別,這能在一定程度上完成分類,但分類效果往往不能滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。本文針對(duì)工件識(shí)別和簡(jiǎn)圖識(shí)別技術(shù)進(jìn)行了較深入研究,主要工作如下:(1)結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)流水線上的工件分揀與安裝應(yīng)用場(chǎng)景,采用圖像處理技術(shù),研究開(kāi)發(fā)了一套傳送帶上工件檢測(cè)與識(shí)別系統(tǒng)。在該系統(tǒng)中,針對(duì)應(yīng)用需求,開(kāi)發(fā)了圖像預(yù)處理、分割定位、特征提取和模式分類算法;在此基礎(chǔ)上,充分考慮光照等環(huán)境因素對(duì)識(shí)別性能的影響,開(kāi)發(fā)相應(yīng)的圖像預(yù)處理算法,使得工件識(shí)別系統(tǒng)能夠有效地分割工件、提取工件輪廓信息。本文搭建了工件識(shí)別實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái),開(kāi)發(fā)了工件識(shí)別軟件系統(tǒng),取得了良好的識(shí)別效果,同時(shí)可滿足實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時(shí)性要求。(2)針對(duì)簡(jiǎn)圖應(yīng)用,提出了基于深度學(xué)習(xí)的簡(jiǎn)圖識(shí)別方法。該方法首先考慮了簡(jiǎn)圖獨(dú)有的特征,如稀疏性,顏色特征等;然后根據(jù)其圖像特點(diǎn),簡(jiǎn)化和構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),并用TU-Berblin簡(jiǎn)圖數(shù)據(jù)集進(jìn)行了測(cè)試實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法具有良好的分類性能。
[Abstract]:Workpiece recognition is to use computer vision technology to intelligently classify the target workpiece on the production line, so that the industrial robot can efficiently and accurately complete the automatic sorting, assembly, handling, processing and so on of the workpiece, in order to reduce the production cost. Improve the efficiency of industrial production. The problem of workpiece recognition is abstracted and can be transformed into sketch recognition problem. Sketch is a special kind of image, which has the thinnest image form. It has important applications in many fields such as human-computer interaction system, children's education, public security case handling and so on. In the past, the sketch was recognized as a conventional image, which could complete the classification to a certain extent, but the classification effect could not meet the requirements of practical application. The main work of this paper is as follows: (1) combined with the application scene of job sorting and installation on the industrial production line, the image processing technology is adopted. A set of workpiece detection and recognition system on conveyor belt is studied and developed. In this system, image preprocessing, segmentation and localization, feature extraction and pattern classification algorithms are developed according to the application requirements. On this basis, considering the influence of illumination and other environmental factors on the recognition performance, the corresponding image preprocessing algorithm is developed, which enables the workpiece recognition system to effectively segment the workpiece and extract the contour information of the workpiece. In this paper, the testing platform of workpiece recognition experiment is built, and the software system of workpiece recognition is developed, which achieves good recognition effect and can meet the real-time requirements of practical application. (2) for schematic application, A sketch recognition method based on deep learning is proposed. The method first considers the unique features of the sketch, such as sparsity and color features, and then simplifies and constructs a depth learning system based on convolution neural network according to its image characteristics, and makes a test experiment with the TU-Berblin diagram data set. The experimental results show that the proposed method has good classification performance.
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41

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9 馮遜;埃及金字塔人類史上最大的謎[N];大眾科技報(bào);2010年

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本文編號(hào)：2460621