%0 Journal Article
%T 运用图像分割的工件定位与识别方法的研究
%A 张展
%A 杨东升
%J 中山大学学报（自然科学版）
%D 2016
%X 摘要 工件的定位与识别在机器人视觉中具有重要意义.预处理工件灰度图片时，存在工件区域与背景对比度较低的问题，给出基于直方图两个峰值像素的灰度拉伸算法；二值图像的工件区域存在不连通且有虫洞的问题，提出局部区域填充方法和被包围区域填充的方法，以修正和突出目标区域供切割使用.提出基于最小外接矩形分割的方法，切割工件区域，定位目标区域的倾斜角与中心点，最小外接矩形切割的图像是被旋转的图像，存在提取特征随之改变的问题，而矩特征具有旋转不变性，所以提取切割图像的矩特征.采用基于RBF核的支持向量机对归一化特征进行训练与识别.实验表明，运用图像分割的方法对工件的定位精确，识别率可达93.3%
%K 灰度拉伸
%K 区域填充
%K 不变矩
%K 支持向量机
%K 识别
%U http://xwxt.sict.ac.cn/CN/abstract/abstract3606.shtml