【摘 要】
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针对工业现场诸如粉尘、光照、遮挡、摄像机抖动等复杂环境下工件目标的识别问题,提出一种基于局部二值模式（local binary pattern,LBP）和支持向量机（support vector machine,SV
【机 构】
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安徽工程大学安徽检测技术与节能装置省级实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271377);安徽省高等教育提升计划省级自然科学研究一般项目(2014B02)
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针对工业现场诸如粉尘、光照、遮挡、摄像机抖动等复杂环境下工件目标的识别问题,提出一种基于局部二值模式（local binary pattern,LBP）和支持向量机（support vector machine,SVM）的组合模型,对工件图像进行特征提取与类别判定。运用基本LBP模式、LBP等价模式以及LBP旋转不变模式,并结合多种去噪方法对工件图片进行特征提取,得出LBP特征直方图。根据这些特征直方图,利用分类模型对工件进行分类识别。实验结果表明：基于均值滤波去噪的LBP基本特征算子较好地满足了工件图像
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