【摘 要】
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工件轮廓的提取与匹配是机器人分拣中最重要的一环。传统的轮廓匹配是采用Hausdorff距离进行模板匹配,但是计算量过大且要求工件的位置和角度一定。本文在模板匹配的基础上,
【基金项目】
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16ZXHLGX00250,15ZXHLGX00360,15ZXHLGX00380,15ZXDSGX00090
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工件轮廓的提取与匹配是机器人分拣中最重要的一环。传统的轮廓匹配是采用Hausdorff距离进行模板匹配,但是计算量过大且要求工件的位置和角度一定。本文在模板匹配的基础上,采用图像特征向量进行图像匹配,降低了计算量并解决了工件的几何变换带来的图像识别问题。改进传统的线性搜索,采用敏感哈希算法匹配图像,并且对哈希算法做出了一定的改进,降低了存储空间。通过实验发现,本文所采取的算法可以有效的忽略在图像识别中工件平移、缩放、旋转所带来的问题,并且在一定程度上提高了图像搜索的效率和准确度。
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