-
公开(公告)号：CN112507911A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011478917.4
申请日：2020-12-15
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的山核桃采摘机器人目标识别方法。本发明首先对原始图像降采样，获得降采样图像；对降采样图像进行平滑去噪处理，获得去噪图像；随后将去噪图像在不同颜色空间中进行转换，选择提取目标特征明显的特征图像分量，通过阈值分割后获得第一二值化图；同时根据颜色阈值范围对去噪图像进行处理获得第二二值化图；对第一二值化图和第二二值化图进行形态学处理后取两者的公共区域，公共区域为采摘机器人识别的山核桃果实。本发明提高了山核桃目标图像的分类速率，具有很好的分类鲁棒性和准确性。
-
公开(公告)号：CN111639665A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010269567.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种汽车换挡面板图像自动分类方法。采集汽车换挡面板图像；二值化、膨胀、填充孔洞后再差分运算，分离目标区域；提取目标区域的11个形状特征，搭建MLP神经网络模型的结构并训练模型参数，获得训练后的MLP神经网络模型；对未知类型的汽车换挡面板图像提取11个形状特征，输入到MLP神经网络模型，输出汽车换挡面板的类型。本发明能够实现针对图像中不同类型的汽车换挡面板进行分类，提高了汽车换挡面板的分类速率，具有很好的分类鲁棒性和准确性。
-
公开(公告)号：CN111639665B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202010269567.4
申请日：2020-04-08
Applicant: 浙江科技学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/28 , G06V10/80 , G06T7/66 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种汽车换挡面板图像自动分类方法。采集汽车换挡面板图像；二值化、膨胀、填充孔洞后再差分运算，分离目标区域；提取目标区域的11个形状特征，搭建MLP神经网络模型的结构并训练模型参数，获得训练后的MLP神经网络模型；对未知类型的汽车换挡面板图像提取11个形状特征，输入到MLP神经网络模型，输出汽车换挡面板的类型。本发明能够实现针对图像中不同类型的汽车换挡面板进行分类，提高了汽车换挡面板的分类速率，具有很好的分类鲁棒性和准确性。
-
公开(公告)号：CN112507911B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011478917.4
申请日：2020-12-15
Applicant: 浙江科技学院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的山核桃采摘机器人目标识别方法。本发明首先对原始图像降采样，获得降采样图像；对降采样图像进行平滑去噪处理，获得去噪图像；随后将去噪图像在不同颜色空间中进行转换，选择提取目标特征明显的特征图像分量，通过阈值分割后获得第一二值化图；同时根据颜色阈值范围对去噪图像进行处理获得第二二值化图；对第一二值化图和第二二值化图进行形态学处理后取两者的公共区域，公共区域为采摘机器人识别的山核桃果实。本发明提高了山核桃目标图像的分类速率，具有很好的分类鲁棒性和准确性。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.022 seconds)
