公开(公告)号：CN117437381A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311500072.8

申请日：2023-11-08

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陆思良 ,  孙轶南 ,  李昂龙 ,  宋俊材 ,  王骁贤

IPC: G06V10/10 ,  G06V10/46 ,  G06V10/764 ,  G06V10/75 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明属于计算机视觉技术领域，具体涉及一种基于多分类神经网络和方向性描述子算法的自适应矩形拼图方法和系统，方法包括：获取随机分布的矩形拼图的图像；通过预处理和轮廓检测来确定物件的位置；利用深度学习的多分类神经网络对矩形物件进行分类；通过方向性描述子算法和异常值检测算法计算出矩形物件摆正所需要旋转的角度；通过串口通信将矩形物件的信息传输给机械臂，控制机械臂对物件的准确拼接；本发明中拼图系统能快速和简便地适应不同大小和形状的矩形物件，具有很强的通用性，不仅提高了拼图系统在处理复杂任务时的效率，还通过减少人工干预，降低了劳动成本。