[发明专利]基于像素分类的装配体零件识别方法、装置及监测系统有效
| 申请号： | 201810201904.9 | 申请日： | 2018-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN108491776B | 公开（公告）日： | 2020-05-19 |
| 发明（设计）人： | 李东年;田中可;陈成军 | 申请（专利权）人： | 青岛理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/44 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 黄海丽 |
| 地址： | 266520 山东省青岛市经济技术*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于像素分类的装配体零件识别方法、装置及监测系统，所述包括：接收待识别装配体的图像训练集和图像测试集；采用所述图像训练集训练随机森林模型；基于所述图像测试集对所述随机森林模型进行参数优化；基于所述随机森林模型对所述装配体进行零件识别；其中，所述图像训练集和图像测试集均包括基于计算机图形渲染的合成图像样本集和对应的彩色标记图像样本集，所述图像测试集还包括装配件的真实图像样本集和对应的彩色标记图像集。本发明能够以较低的计算代价和较高的识别率对装配场景中的零件进行识别，进而监测装配过程中零件装配位置和装配顺序的正确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 像素 分类 装配 零件 识别 方法 装置 监测 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于像素分类的装配体零件识别方法，其特征在于，包括以下步骤：接收待识别装配体的图像训练集和图像测试集；采用所述图像训练集训练随机森林模型；基于所述图像测试集对所述随机森林模型进行参数优化；基于所述随机森林模型对所述装配体进行零件识别；其中，所述图像训练集和图像测试集均包括基于计算机图形渲染的合成图像样本集和对应的彩色标记图像样本集，所述图像测试集还包括装配件的真实图像样本集和对应的彩色标记图像集。
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