基于Logistic回归的零件图像区域提取

发布时间：2018-05-25 05:05

  本文选题：零件图像 + 区域提取　； 参考：《计算机应用研究》2017年04期

【摘要】：针对机器人自动化生产线中视觉定位零件的问题进行了研究,为了能够快速地在复杂背景中提取出零件图像区域,提出了一种基于Logistic回归的零件图像区域提取的机器视觉算法。首先,在工作场景图像中采集若干正类和负类样本点;然后,将样本点的BGR值进行格式上的整理并保存;其次,将整理的数据代入按照梯度上升法推导的公式中,计算Logistic最佳回归系数;最后,载入待处理图像,使用Logistic回归分类器对其中的每个像素进行分类,提取出零件区域。实验表明,该算法提取出的零件图像区域边缘清晰,实时性高,且由于输入为像素点的BGR值,所以对零件的外形没有要求,也不需要额外的夹具。
[Abstract]:In this paper, the problem of visual localization of parts in robot automatic production line is studied. In order to extract part image region from complex background quickly, a machine vision algorithm based on Logistic regression is proposed. First, some positive and negative sample points are collected in the image of the working scene. Then, the BGR values of the sample points are arranged and saved in format. Secondly, the processed data is added to the formula derived by the gradient ascending method. The best regression coefficient of Logistic is calculated. Finally, the image to be processed is loaded and each pixel is classified by Logistic regression classifier to extract the part region. The experiments show that the edge of the image extracted by the algorithm is clear and real-time, and because the input is the BGR value of the pixel, there is no requirement for the shape of the part, and no additional fixture is required.
【作者单位】： 北京航空航天大学机械工程及自动化学院;
【分类号】：TP391.41;TP242

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本文编号：1932191