【摘 要】
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针对小型零件产品计数问题,设计一套基于机器视觉及SVM,通过机器学习,利用图像实现零件自动计数的通用系统。以Opencv库函数为基础,采用SVM实现图像中目标与背景分割得到并保
【机 构】
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武汉科技大学机械自动化学院,武昌首义学院机电与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51575407)
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针对小型零件产品计数问题,设计一套基于机器视觉及SVM,通过机器学习,利用图像实现零件自动计数的通用系统。以Opencv库函数为基础,采用SVM实现图像中目标与背景分割得到并保存分割模型,将分割图像二值化处理后并基于漫水填充法对前景的连通域进行标记计数,再以各个目标连通域所组成像素点数和,所确定的阈值进行筛选过滤,最后剩下连通域即为零件个数。实验测试结果表明：该系统计数方法在不同类型噪声干扰下计数以及在目标颜色多彩化情况下进行分类计数,都有很好的效率和准确率。
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