基于AGAST角点域特征的条烟快速识别算法

发布时间：2017-12-30 03:02

  本文关键词：基于AGAST角点域特征的条烟快速识别算法　出处：《烟草科技》2017年05期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为提高烟草物流中心自动化分拣效率,基于视觉技术提出了一种与高速自动化条烟分拣线相匹配的快速条烟识别算法。将穹形光源和同轴光源相结合设计了一种新型打光方式,使用高速彩色相机获取条烟图像信息,提出一种基于AGAST(Adaptive and Generic Accelerated Segment Test)角点域的特征描述方法。根据提取的特征建立条烟图像数据库,并使用极端学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行训练与识别,实现条烟的快速识别。将本文算法与SIFT和SVM算法的识别效果进行对比,结果表明:本文算法的识别率和实时性均为最优,识别率达到100%,识别耗时在3种算法中最少,能够满足自动化分拣线10帧/秒的要求。该算法为有效提高条烟异常情况检测的精度提供了参考。
[Abstract]:......
【作者单位】： 湘潭大学信息工程学院;机器人视觉感知与控制技术国家工程实验室;
【基金】：湖南省教育厅重点项目“复杂背景与干扰下线状和点状目标鲁棒检测原理、方法与应用研究”(14A137)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 随着机器视觉技术的发展及其在工业领域中式。由于品牌和包装方式不同,不同卷烟之间存的广泛应用,利用高速计算机对目标进行快速自在着尺寸、颜色、纹理以及图案等差别,而随着自动识别已成为一个研究热点。条烟识别作为目标动化分拣系统的使用,其分拣效率也对条烟识别识别的一

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本文编号：1353014