小波與BP神經網絡在零件識別應用中的研究.pdf

1、機械零件自動檢測是制造業(yè)中生產系統(tǒng)的一個重要環(huán)節(jié)，現(xiàn)代制造技術在各種批量生產以及在多品種的生產中，廣泛地采用自動檢測、產品識別來監(jiān)控、保證產品質量，使得加工系統(tǒng)運行更可靠。它從一定程度上決定了實現(xiàn)企業(yè)制造自動化的進程，是制造業(yè)信息化的關鍵環(huán)節(jié)。因而，計算機視覺檢測技術在機械制造企業(yè)的產品質量檢測和加工過程檢測中的廣泛應用具有十分重要的意義。 要實現(xiàn)機械零件的自動檢測，首先要通過指定的測量或圖像采集設備獲得機械零件的圖像，從而使機

2、械零件數(shù)字化。然后對獲得的零件圖像進行識別，得出零件的種類。 本文圍繞圖像(零件)識別這一個中心課題，對機器視覺識別系統(tǒng)的基本原理、目標圖像原始數(shù)據(jù)的獲取、預處理、不變性特征的提取方法以及BP神經網絡識別技術等若干關鍵技術進行了大量試驗分析和理論探討。針對目前在線零件識別系統(tǒng)在速度和精度上的缺陷，本文對當前國內外與本項目有關的研究成果和現(xiàn)狀進行了總結性的對比研究，給出了基于小波和BP神經網絡的零件識別方法。該方法將小波變換理論與