论文部分内容阅读
根据智能装配系统的实际要求，提出了一种利用神经进行三维物体识别的理论和方法，在利用立体象对重建物体的三维外形的基础上，建立物体的区域图，利用物体的三维矩及其不变性来构造代表物体的特征矢量。采用ＡＲＴ２神经网络构成神经网络分类器，把物体的特征矢量作为神经网络分类器的输入，从而对物体进行识别或分类。这种识别或分类广泛可以在张学习，能满足智能装配环境下连续作业的要求。