【摘 要】
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为提高立式条烟分拣机的分拣效率，节省分拣时间，采用视觉技术实现了烟草物流配送中心半自动分拣线上运动条烟的在线识别。搭建视觉系统平台进行图像采集；对获取的图像进行预处理
【机 构】
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常州工学院机电工程学院,南京航空航天大学机电学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“面向大血管疏通的新型仿生游动介入机器人研究”(51075209);江苏省自然科学基金青年项目“面向冗余双臂工业机器人视觉系统的CGA处理器研究”(BK20140252)
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为提高立式条烟分拣机的分拣效率，节省分拣时间，采用视觉技术实现了烟草物流配送中心半自动分拣线上运动条烟的在线识别。搭建视觉系统平台进行图像采集；对获取的图像进行预处理，提出了一种“两步法”的轮廓提取算法，并在此基础上提取图像的颜色、纹理、形状等特征；利用获取的图像特征建立图像特征数据库，通过图像最小特征距离准则进行图像识别，自动完成每一个订单内各条烟品牌和数量的核对。结果表明：物流中心按4条配送线日均配送量约5万条计算，可节省时间0.5 h/d。系统运行稳定，可满足6幅/秒的条烟图像处理速度要求，识别正确
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