摘要
本文提出了一种基于Harris角点检测的进行零件形状识别方法。通过图像获取、灰度转化、滤波去噪、角点提取、形状匹配几个步骤,实现对静态零件的形状识别。通过SCARA智能机器人进行实验,验证该方法具有实时性、准确性、经济性的特点。
In this paper, a new way of parts shape recognition based on Harris corner detection is advanced. With image acquisition, gray-scale conversion, filtering deposing, corner extraction, shape matching several steps followed to achieve the static parts shape recognition. The method was verified that it is real-time, accuracy, the characteristics of the economy by the test results of theoretical and experimental verification through the intelligent robot- SCARA experiment.
出处
《微计算机信息》
2010年第16期182-183,157,共3页
Control & Automation
作者简介
作者简介：敬淇文（1980-），男（汉族），西南科技大学网络教育学院，助教，研究方向：传感器网络，数据库技术及应用； 通讯地址：（621010四川省绵阳市青龙大道59号西南科技大学东8楼C座网络教育学院）
李文荣（1984-），女（汉族），电子科技大学空天科学技术研究院，硕士研究生，研究方向：机器视觉技术。
