基于机器视觉的最大内接矩形快速检测算法

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 1次 | 上传用户:midou2000
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在进行皮革裁切、板材边角料再利用、PCB板布线等过程时都会遇到求解不规则图型最大内接矩形的问题;当前工厂的裁定手段普遍由人工估测来完成,这种作业方式不仅主观性强,而且效率低下;在研究了基于数字图像处理的遍历法、中心扩散法、遍历中心扩散法后,结合以上方法提出一种高效实用的最大内接矩形快速检测算法:边界排序生长法;实验结果证实:遍历法无法正确适用于凹多边形;中心扩散法虽然可适用于任意不规则图型,但其检测效果不够理想;遍历中心扩散法的检测结果较为理想,但该方法耗时巨大;而边界排序生长法在保证高效率的同时依
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针对车牌中汉字识别率低和识别速度慢问题,提出一种基于深度学习的车牌识别网络LeNet-5-L,该网络把车牌识别分为两个阶段,运用OpenCV库函数对车牌图像预处理,结合垂直投影分割方法将车牌分割为7个独立字符图像,降低了图像特征提取难度,从而提高车牌中各个的字符识别率和整个车牌识别速度;运用卷积神经网络解决车牌字符识别问题,基于LeNet-L设计一种车牌字符识别网络LeNet-5-L,有效提高车牌
分体式飞行汽车作为一种新概念空中陆地交通工具,可解决当前频繁发生的城市交通拥堵、城市郊区交通不便捷等问题;针对分体式飞行汽车进行模态转换时涉及的模块间精准导引对接问题,提出了一种基于AprilTag的视觉定位导航方案,将AprilTag识别算法的解算结果进行坐标变换后,得到模块间的相对位姿,再结合基于无人机PID控制器的导引对接降落流程设计,解决了因GPS定位误差大而无法达到厘米级精度的导引对接任
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