检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]机械科学研究总院
出 处:《机械工业标准化与质量》2018年第5期33-37,共5页Machinery Industry Standardization & Quality
摘 要:机器视觉技术是实现机械零件类型识别的有效路径。本文基于运动目标检测理论,通过Matlab平台和图像采集系统,分别对背景差分法和高斯混合模型目标图像提取原理进行了描述、验证和分析,并在广泛阅读国内外大量相关文献的基础上,比较了静态背景下背景差分法和动态背景下混合高斯模型目标图像提取的优缺点,认为高斯混合模型更适合基于机器视觉的目标零部件检测。
关 键 词:机器视觉 运动目标检测 背景差分法 混合高斯模型 图像目标提取
分 类 号:TH16[机械工程—机械制造及自动化] TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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