【摘 要】
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针对受工况、光照的限制,现场采集的含有直接零件标志(DPM)条码的图像经常亮度不一,并伴有变形等情况,导致因定位不准确而识别DPM条码困难,提出一种改进的SUSAN角点检测和半
【机 构】
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天津大学电气与自动化工程学院模式识别实验室
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针对受工况、光照的限制,现场采集的含有直接零件标志(DPM)条码的图像经常亮度不一,并伴有变形等情况,导致因定位不准确而识别DPM条码困难,提出一种改进的SUSAN角点检测和半监督机制下的近邻传播聚类相结合的DPM条码定位算法.首先针对DPM条码图像区域多直角的特点对检测角点的SUSAN算法进行改进,使其适应由于光照问题导致灰度不均的DPM条码区域,具有检出变形角点的能力,同时极大程度地抑制背景上及条码区域中的伪角点;以此为基础,使用近邻传播聚类算法对角点进行聚类,并将DPM条码区域中角点的聚集特点转化为监督规则,形成半监督机制下的角点近邻传播聚类.实验结果表明,该算法检测出的角点对DPM条码区域的示意性强、效率高,基于角点聚类结果的DPM条码定位比其他算法精准、快速.
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