【摘 要】
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图像识别技术是一门多学科交叉的新兴技术，是机器视觉技术的重要组成部分。在机械产品生产装配的工业现场，需要应用图像识别对不同的机械产品进行制造质量检测和装配评估。但是
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图像识别技术是一门多学科交叉的新兴技术，是机器视觉技术的重要组成部分。在机械产品生产装配的工业现场，需要应用图像识别对不同的机械产品进行制造质量检测和装配评估。但是现有的图像识别方法，面对各个不同的被测对象，是根据实验性的图像预处理效果来进行图像识别算法的设计，忽视了机械产品图像本身所具有的形状和结构的几何特征对识别算法的指导作用。本文分析和研究这些几何特征和机械产品本身的拓扑结构对图像识别的作用，构建了相应的图像描述模型，设计了相应的机器视觉检测系统和识别算法。主要工作有：（1）分析了视觉识别技术在机械产品在线检测的研究现状和存在的问题。建立了机械产品的图像描述数学模型，提出由图像几何特征构成的高层知识所指导的，具有反馈功能的视觉理论框架。（2）研究以拟合测量轮廓的方法取代传统的图像边缘算子来计算图像特征。利用变换测量尺度对边缘复杂的机械产品的图像进行轮廓逼近，用得到的多边形端点拟合图像的测量轮廓，以消除复杂图像边缘的凹坑、毛刺等缺陷对图像特征计算带来的误差。（3）根据图像描述所建立的形状和结构特征模型，提出了按其结构维数进行兴趣区域图像分割和特征空间重建的方法。将图像从高复杂度的特征空间转换到低复杂度的特征空间，提出运用信号处理的方法处理转换后的图像，提高了图像识别的能力和计算速度。（4）研究了图像几何特征的计算方法和基于几何特征的图像识别方法。建立了图像识别的特征库和模板库，应用相应的线性决策判据，能够适用于机械产品识别系统。（5）说明了本文的研究成果应用在工业视觉检测中的实际应用，改进后的图像识别系统能够有效地提高机械产品生产过程中的检测效率和产品质量。
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