文档名：基于局部轮廓形状特征的复杂管路结构识别方法
管路是航空航天产品中的重要零件,为了实现管路的无应力装配,需要快速测量其三维尺寸,检验其加工合格性.基于机器视觉的管路测量设备具有快速、高效和非接触的特点,在管路三维测量领域应用广泛.管路结构复杂,由多种零件焊接装配而成,而且管路无纹理、少特征,现有测量设备难以自动识别其结构,通常需要人工交互识别各结构,针对不同结构分别测量,导致了复杂管路测量效率低的问题.本文针对管路结构难识别的问题,提出了一种基于局部轮廓形状特征的复杂管路结构识别方法,该方法获取管路各结构的轮廓形状,利用形状描述子转换为信号数据,在采集大量信号数据样本的基础上训练BP神经网络识别管路结构.训练试验结果表明,本文方法实现了管路结构的自动识别与分割,其准确率达到97％.在实际应用中,采用多相机同时识别,并投票决策的方式提高识别准确率,实现了分支管路的自动重建与测量.
作者：黄浩刘少丽刘检华王骁金鹏
作者单位：北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所,北京100081
母体文献：第五届全国现代制造集成技术学术会议论文集
会议名称：第五届全国现代制造集成技术学术会议
会议时间：2018年11月17日
会议地点：上海
主办单位：《计算机集成制造系统》编辑部
语种：chi
分类号：
关键词：管路结构 自动识别 机器视觉 局部轮廓形状
在线出版日期：2021年9月26日
基金项目：
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