本文選題：零件圖像 + 區(qū)域提取　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究》2017年04期

【摘要】：針對(duì)機(jī)器人自動(dòng)化生產(chǎn)線(xiàn)中視覺(jué)定位零件的問(wèn)題進(jìn)行了研究,為了能夠快速地在復(fù)雜背景中提取出零件圖像區(qū)域,提出了一種基于Logistic回歸的零件圖像區(qū)域提取的機(jī)器視覺(jué)算法。首先,在工作場(chǎng)景圖像中采集若干正類(lèi)和負(fù)類(lèi)樣本點(diǎn);然后,將樣本點(diǎn)的BGR值進(jìn)行格式上的整理并保存;其次,將整理的數(shù)據(jù)代入按照梯度上升法推導(dǎo)的公式中,計(jì)算Logistic最佳回歸系數(shù);最后,載入待處理圖像,使用Logistic回歸分類(lèi)器對(duì)其中的每個(gè)像素進(jìn)行分類(lèi),提取出零件區(qū)域。實(shí)驗(yàn)表明,該算法提取出的零件圖像區(qū)域邊緣清晰,實(shí)時(shí)性高,且由于輸入為像素點(diǎn)的BGR值,所以對(duì)零件的外形沒(méi)有要求,也不需要額外的夾具。
[Abstract]:In this paper, the problem of visual localization of parts in robot automatic production line is studied. In order to extract part image region from complex background quickly, a machine vision algorithm based on Logistic regression is proposed. First, some positive and negative sample points are collected in the image of the working scene. Then, the BGR values of the sample points are arranged and saved in format. Secondly, the processed data is added to the formula derived by the gradient ascending method. The best regression coefficient of Logistic is calculated. Finally, the image to be processed is loaded and each pixel is classified by Logistic regression classifier to extract the part region. The experiments show that the edge of the image extracted by the algorithm is clear and real-time, and because the input is the BGR value of the pixel, there is no requirement for the shape of the part, and no additional fixture is required.
【作者單位】： 北京航空航天大學(xué)機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41;TP242

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本文編號(hào)：1932191