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          基于圖像矩特征的工件擺放類型Parzen窗估計

          王福斌; 劉賀飛; 霍曉彤; 李占賢; 劉同樂; 徐傲 華北理工大學電氣工程學院; 河北唐山063009; 中石油北京天然氣管道有限公司; 北京100101; 河北省工業(yè)機器人產(chǎn)業(yè)技術研究院; 河北唐山063200

          關鍵詞:工件姿態(tài) 不變矩 parzen窗 視覺識別 

          摘要:工件的視覺判別是實現(xiàn)機械手抓取工件的重要環(huán)節(jié),如何對姿態(tài)變換后的工件進行視覺識別及分類,具有重要的理論及工程研究價值。設計了工件姿態(tài)變換實驗平臺,實驗研究了工件姿態(tài)變換的視覺識別問題。首先,采用分水嶺圖像分割方法,實現(xiàn)了工件目標圖像的分割。其次,針對工件在水平面旋轉(zhuǎn)姿態(tài)變換及在三維空間進行姿態(tài)變換兩種情況,分別選取單個工件、部分遮擋工件及部分重疊工件構(gòu)建圖像樣本,并實現(xiàn)了七個特征不變矩的提取。最后,將工件訓練樣本的五階矩、七階矩的平均值作為工件種類分類目標,采用Parzen窗對待識別工件類型進行概率密度估計,并用帶慣性的粒子群算法對Parzen窗估計結(jié)果進行優(yōu)化,克服Parzen窗估計的多峰值問題,實現(xiàn)了對工件擺放類型的準確判別。

          光學技術雜志要求:

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          {4}正文前要有300字左右的中文摘要,3~6條中文關鍵詞,中圖分類號,與中文對應的英文題目、摘要和關鍵詞,參考文獻完整。

          {5}文章有新意,觀點明確,論述充分,內(nèi)容翔實,文字精練,引用準確。

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