【摘 要】
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针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法。该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现
【机 构】
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长沙理工大学电气与信息工程学院,湖南大学电气与信息工程学院
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针对电动车辆人工充电环节的效率低下、场合限制、漏电隐患等难题,研究了一种基于机器视觉的新能源电动车充电孔检测与定位方法。该方法能有效获取目标充电孔的有用特征,实现机器人的自动化充电。首先采用中值滤波去除强电磁噪声的干扰;然后提出了基于HSI颜色模型的二阶段图像检测方法,包括HSI模型变换、Hue分量阈值分割、形态学操作、Canny算子边缘检测、鲁棒性拟合等步骤,并以亚像素的高精度提取出目标充电孔特征;最后,采用HALCON软件对设计算法进行验证测试,实验结果表明该方法能有效识别充电孔,且定位精度满足机器人
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