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基于机器视觉的轮廓识别与数据测量 被引量:3

Contour Recognition and Data Measurement based on Machine Vision
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摘要 传统的工业机器人抓取装置一般以人为设定的路径来进行运动。为了提高物料抓取设备的准确率和适应性,采用Python库中的OpenCV工具对导入的视频或图像进行图像灰度操作、滤波操作、二值化阈值分割、Canny边缘检测、形态学操作、参考比例设置和数据测量等一系列处理,来对物体轮廓进行识别和基本数据的测量,用以提高工业机器人的灵敏性、扩大其应用范围。 the traditional industrial robot grabbing device generally moves in the path set by human.In order to improve the accuracy and adaptability of material grabbing equipment,opencv tool in Python library was used to carry out image gray operation,filtering operation,binary threshold segmentation,Canny edge detection,morphological operation,setting reference scale,measurement data and so on,to recognize the object contour and measure the basic data,so as to improve the sensitivity of industrial robot and expand its application range.
作者 李焊 郭晓军 LI Han;GUO Xiaojun(Tianjin University of Technology and Education,College of Mechanical Engineering,Tianjin 300222)
出处 《现代制造技术与装备》 2020年第10期190-192,196,共4页 Modern Manufacturing Technology and Equipment
关键词 工业机器人 OpenCV工具 轮廓识别 数据测量 industrial robot opencv tool contour recognition data measurement
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