【摘 要】
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针对机械零部件快速分拣需求,提出一种基于Hu-尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与遗传算法的零件视觉分拣方法。首先,通过形态学处理与滤波算法对零件图像进行预处理;然后,设
【基金项目】
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国家自然科学基金青年科学基金资助项目(51805280);宁波市自然科学基金资助项目(2019A610158);宁波市科技创新2025重大专项项目(2018B10005)
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针对机械零部件快速分拣需求,提出一种基于Hu-尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与遗传算法的零件视觉分拣方法。首先,通过形态学处理与滤波算法对零件图像进行预处理;然后,设计基于Hu-SIFT特征匹配的图像识别算法,融合Hu不变矩和SIFT特征进行全局和局部的特征匹配,以准确提取目标零件,并利用仿射变换进行目标零件定位;最后,针对传统遗传算法收敛速度慢的问题,提出一种基于极值优化的改进遗传算法,对机械手目标零件的最优分拣路径进行快速规划。实验表明:所提方法的平均查准率和查全率为86.06%和93.25%,
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