浅析零件图像的特征提取和识别方法

提出了基于零件图像相对像素系数和神经网络的零件特征提取和识别方法。首先对零件图像进行边缘检测,然后将处理的图像分成若干个子区域并分别统计各子区域的白色像素相对量,该相对量称为相对像素系数,是零件图像的特征,将这些特征作为神经网络的输入样本,由径向基神经网络实现识别。利用C#软件设计了零件图像的虚拟识别仪,实验表明该方法是有效的。