【摘 要】
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为了有效识别工件的装配基准端，根据工件两端不同的形状特征，提出了一种基于改进的Hu不变矩和LM-BP神经网络的工件装配基准端识别方法。该方法针对Hu不变矩在离散图像缩放运算
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为了有效识别工件的装配基准端，根据工件两端不同的形状特征，提出了一种基于改进的Hu不变矩和LM-BP神经网络的工件装配基准端识别方法。该方法针对Hu不变矩在离散图像缩放运算上存在较大误差的问题，采用改进的Hu不变矩提取工件两端的形状特征值；用提取的特征值训练LM（Levenberg-Marquardt）算法优化的BP神经网络（即LM．BP神经网络），实现工件两端的形状识别，判断装配基准端。实验结果表明，改进的Hu不变矩能保证特征值在图像缩放情况下的不变性，改进的Hu不变矩与LM-BP神经网络结合的识别算法
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