典型文献
基于3D结构光的芒果位姿判别与体积质量预测
文献摘要：
目前大部分芒果需通过人工识别体积质量来实现分拣和分级,造成效率低下、缺乏数据管理.机器视觉是提高芒果分级效率的有效手段,然而传统的工业相机仅能获取二维投影.针对这一情况,利用3D结构光系统,获取芒果的形状描述子结合三维深度信息.然后以80个矫正集为样本,利用Fisher判定方法进行位姿检测,并由非线性支持向量机建立"平躺"、"直立"两种位姿下的体积和质量预测模型,并对20个预测集进行误差分析.结果表明,加入深度信息后,位姿检测的准确率可提高到100％,体积质量的平均误差降低到5％以内.
文献关键词：
结构光相机;形状描述子;图像处理;回归模型;Fisher判定
中图分类号：
作者姓名：
周朔;宋飞虎;李臻峰;李静
作者机构：
江南大学机械工程学院 无锡 214000
文献出处：
引用格式：
[1]周朔;宋飞虎;李臻峰;李静-.基于3D结构光的芒果位姿判别与体积质量预测)[J].电子测量与仪器学报,2022(02):49-56
A类：
B类：
果位,质量预测,人工识别,别体,分拣,数据管理,机器视觉,芒果分级,分级效率,工业相机,光系统,形状描述子,深度信息,集为,Fisher,判定方法,位姿检测,线性支持向量机,平躺,直立,误差分析,平均误差,结构光相机
AB值：
0.428905
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