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基于机器视觉的汽车换挡面板自动分类方法

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针对报废汽车企业对不同型号汽车换挡面板自动分类的需求,提出了一种基于机器视觉的面板自动分类方法.该方法首先使用Blob分析对图像进行预处理,分割出图像中的换挡面板目标对象,接着提取被分割图像的11个形状特征作为特征向量,利用特征向量训练多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP),最后使用完成训练的MLP神经网络模型对不同类型的汽车换挡面板进行分类预测.实验结果表明,该方法的分类准确率达到99％,每幅图像的分类时间小于100 ms,验证了该方法的有效性与高效性,能够作为报废汽车换挡面板自动分类的一种手段.
Automated classification method for car gear shifting panel based on machine vision

石龙杰、周扬、岑岗、施秧

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浙江科技学院信息与电子工程学院,杭州310023

机器视觉 汽车换挡面板 自动分类 形状特征 多层感知器

浙江省基础公益研究计划项目浙江省基础公益研究计划项目浙江省科技特派员项目2017年度教育部人文社会科学研究一般(规划基金)项目

LGG21F010003LGN19B05000217YJA880004

2021

10.16731/j.cnki.1671-3133.2021.04.018

现代制造工程
北京机械工程学会 北京市机械工业局技术开发研究所

现代制造工程

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.374
ISSN：1671-3133
年,卷(期)：2021.(4)
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