基于机器视觉的机器人磨料自动切换方法

针对现有方法存在切换准确度低的问题,提出基于机器视觉的机器人磨料自动切换方法。先使用CMOS相机采集磨料图像,对图像进行预处理。然后运用灰色关联度来反映磨料的特征信息,计算特征参数点的关联度,通过建立磨料识别优选模型,计算待识别与标准磨料相似性的相对隶属度以提取出磨料特征。最后运用BP神经网络对模型进行训练,将新的磨料图像或数据输入模型中,自动输出分类结果,以控制机器人完成磨料的自动切换。结果表明,应用所提方法,不同种类之间并未存在异常识别现象,10个小组的切换准确程度均为100%,结果符合预期。