基于图像分割和证据理论的零件图像识别

提出了一种零件图像识别的方法,即对零件图像进行二值化处理,分割成若干个区域并统计各区域的相对像素系数,作为神经网络的训练样本和测试样本。神经网络的输出作为D-S证据推理的基本概率分配,依据证据理论的合成规则可提高零件的识别结果。