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基于机器视觉的运动目标识别与定位
文献摘要：
随着机器视觉技术的持续发展,分拣技术在工业生产中得到了广泛应用.本文提出了一种基于机器视觉的目标识别与定位装置的设计方案,通过识别运动状态物体的形状对其进行分类,同时估计运动物体轨迹,实现物体抓取.本方案中,由工业摄像机采集物体图像,利用全局阈值图像分割大津法(Otsu)进行阈值分割,轮廓逼近确定物体的形状,实现物体形状分类.采用灰度重心法确定物体中心像素坐标,然后利用旋转矩阵和偏移向量之间的矩阵关系将物体中心像素坐标转换为相机坐标,通过刚体变换把相机坐标转换为传送带坐标,获取运动物体坐标信息,实现目标定位.实验结果表明,智能分拣系统对不同运动目标物体抓取率达90％以上,分拣效果较好.
文献关键词：
机器视觉;目标识别;灰度重心法;目标定位;物体分拣
中图分类号：
作者姓名：
赵佳冉;张爱华;姜超群;蒋群;李建军
作者机构：
中原工学院 电子信息学院,郑州450007;新郑市恒凯电子科技有限公司,郑州450007
文献出处：
引用格式：
[1]赵佳冉;张爱华;姜超群;蒋群;李建军-.基于机器视觉的运动目标识别与定位)[J].智能计算机与应用,2022(11):117-121
A类：
B类：
运动目标,目标识别与定位,机器视觉技术,定位装置,运动状态,动物体,物体抓取,摄像机,机采,全局阈值,图像分割,大津法,Otsu,阈值分割,逼近,形状分类,灰度重心法,心像,像素坐标,旋转矩阵,矩阵和,移向,坐标转换,刚体,传送带,实现目标,目标定位,智能分拣,分拣系统,抓取率,物体分拣
AB值：
0.356352
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