论文摘要
为解决目前工业生产过程中,工件检测技术在复杂环境下特征不清晰且背景复杂情况下识别的不准确等问题,提出了一种多特征融合的HL-S（HOG、LBP特征融合-Softmax分类识别）工件识别算法。首先对获取的图片进行预处理操作,将光照较暗不均匀的图像执行Retinex图像增强,在此操作中使用双边滤波代替高斯滤波;然后进行工件的HOG轮廓特征和LBP纹理特征的提取操作,使用线性融合的方法对处理后的图像进行特征融合;最后,将所有样本数据通过Softmax分类器进行归类判别。实验结果表明,使用该方法进行工件识别,能够提高在光照条件不好情况下的识别率,大大提高了工业生产的效率。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王卉,徐小力,左云波,吴国新
关键词: 工件识别,图像增强
来源: 电子测量与仪器学报 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 计算机软件及计算机应用
单位: 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室
基金: 促进高校内涵发展-重点研究培育项目(5211835102),北京市自然科学基金京津冀基础研究合作专项(J170004)资助
分类号: TP391.41
DOI: 10.13382/j.jemi.B1902522
页码: 94-99
总页数: 6
文件大小: 1397K
下载量: 55
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