【摘 要】
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本文以废纸杂质中废旧电池的识别为研究对象,开展废旧电池的动态图像的实时获取与预处理技术的研究。首先针对模型建立废纸杂质分拣系统的基本模型,针对首要的图像获取的摄像
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本文以废纸杂质中废旧电池的识别为研究对象,开展废旧电池的动态图像的实时获取与预处理技术的研究。首先针对模型建立废纸杂质分拣系统的基本模型,针对首要的图像获取的摄像机进行了标定,获得其内外参数。而后运用图像的特征变换与边缘检测技术,实现废纸中电池的图像的平滑滤波、特征信息的提取。最后通过对目标图像的中心定位,获取目标图像的位置信息反馈给机械手,从而让机械手准确的抓取目标物体。本文章所做的内容完成了对实验所要求的基本软硬件进行了性能的分析及选型；完善了对摄像机的标定和参数的采集；对静态图像各种预处理(去噪、滤波、腐蚀等)进行了分析比较,完善了对图像特征提取前的准备工作；针对摄像机拍摄的图像分别进行了不同的特征识别及识别结果的比较,如图像的轮廓匹配、Harris和Shi-Tomasi角点识别、用FLANN进行特征点识别匹配、用二维特征点(Feature2D)和单映射(Homography)方法寻找目标物体,最后重点介绍了利用OpenCV自带的基于AdaBoost算法分类器训练生成的强分类器对目标物体的进行检测识别。本文章的创新点有：1)完善了摄像机标定算法,对比分析了静态图像去噪、滤波、腐蚀等预处理算法。2)采用基于OpenCV图像处理库,实现了废纸中的废旧电池图像的预处理、特征提取和识别。3)应用AdaBoost算法对废旧电池的正负样本训练生成强分类器,实现了废纸中废旧电池的高效识别。
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