10.3969/j.issn.1009-0134.2022.03.039
基于机器视觉的光电传感器焊缝自动识别方法
针对光电传感器焊缝自动识别的F1较低、方法复杂度较高和存在识别时间较长的问题,提出基于机器视觉的光电传感器焊缝自动识别方法.通过机器视觉技术采集光电传感器焊缝图像,利用高斯模型检测出图像的目标区域,结合海森矩阵提取目标区域的特征点,将提取的特征点输入到量子门神经网络模型中,得到识别结果.仿真实验结果表明,所提方法的光电传感器焊缝自动识别复杂度低,且识别效率与F1值均较高.
机器视觉、光电传感器、目标区域、量子门模型、焊缝识别
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TP409
2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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