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
作 者:姜汇策 于淼 崔林威 崔建伟[1] JIANG Hui-ce;YU Miao;CUI Lin-wei;CUI Jian-wei
机构地区:[1]东南大学仪器科学与工程学院,南京210000 [2]江苏省电力试验研究院有限公司,南京210096
出 处:《制造业自动化》2023年第4期53-58,共6页Manufacturing Automation
基 金:国家档案局科技项目(2019-X-42)。
摘 要:为了推动无人值守档案智能存取机器人的建设,针对档案盒识别定位的问题,引入机器视觉技术,能够在不改变原有档案架设计的基础上,高效、准确地实现不同规格档案盒的识别、定位和测量。首先,基于机器学习方法设计了Logistic模型,根据档案盒的颜色特征,对像素点进行分类,从而实现档案盒的识别。其次,结合Blob分析方法和矩形拟合方法,实现档案盒的图像定位和厚度测量。最后,建立相机成像光学模型,实现数据从图像坐标系到空间坐标系的转换,得到档案盒在实际空间下的位置和厚度。根据实验和改进,档案盒定位误差在2mm以内,厚度测量误差在1mm以内,具有较高的精度,满足实际应用需求。
关 键 词:机器视觉 LOGISTIC回归模型 图像处理 空间定位
分 类 号:TP242.63[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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