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摘要：为了对生产线上的轮毂进行识别分类,本文开发了一套基于OpenCV和MFC平台的轮毂型号在线识别系统.首先提取轮毂的高度、外直径、中心孔直径、辐条数目、幅窗的周长面积比等特征参数.其中,通过图像预处理、边缘检测、圆拟合、系统标定等方法获取轮毂外直径,来表征各类轮毂的尺寸;通过提取辐条数目、中心孔直径、幅窗的周长面积比等具有旋转不变性的常量来表征各类轮毂的形状.然后为提取到的特征参数生成序列号,作为型号识别的特征参数.最后将生成的特征序列号与模板库中的标准数值进行比对,达到在线实时分类的效果.实验结果表明:该系统的识别准确率为98.7%,能够有效地完成轮毂的在线识别分类,为轮毂缺陷检测的自动化、智能化提供了保障。
关键词： 铝合金轮毂; 机器视觉; 相机标定; 识别分类;
作者： 郭智杰 王明泉 张俊生 焦腾云
作者单位： 中北大学信息与通信工程学院
刊名： 《测试技术学报》
Journal： Journal of Test and Measurement Technology
年，卷(期)： 2019, (3)
在线出版日期： 2019年06月30日
页数： 5
页码： 233-237
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