工件装配基准端的形状识别研究

为了有效识别工件的装配基准端,根据工件两端不同的形状特征,提出了一种基于改进的Hu不变矩和LM-BP神经网络的工件装配基准端识别方法。该方法针对Hu不变矩在离散图像缩放运算上存在较大误差的问题,采用改进的Hu不变矩提取工件两端的形状特征值;用提取的特征值训练LM(Levenberg-Marquardt)算法优化的BP神经网络(即LM-BP神经网络),实现工件两端的形状识别,判断装配基准端。实验结果表明,改进的Hu不变矩能保证特征值在图像缩放情况下的不变性,改进的Hu不变矩与LM-BP神经网络结合的识别算法对工件两端形状具有很好的识别能力。