【摘 要】
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在对装配作业人员进行动作分析的过程中,动作的识别和记录一般通过手工操作完成,这种方法不仅工作量大,而且效率低。为解决该问题,提出了一种新的基于机器视觉的装配动作自动
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51375134)
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在对装配作业人员进行动作分析的过程中,动作的识别和记录一般通过手工操作完成,这种方法不仅工作量大,而且效率低。为解决该问题,提出了一种新的基于机器视觉的装配动作自动分割与识别方法。首先利用基于内容的动态关键帧提取技术提取视频流中的关键帧,实现动作的自动分割;然后提取感兴趣区域的尺度不变局部特征点,据此得出关键帧的特征向量;最后,基于支持向量机构建特征向量分类器对动作进行分类。装配线上样本视频的实验结果表明,所提方法达到了96%的正确识别率。
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