工件装配基准端的形状识别研究.pdf

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1、制造技7Ⅳ工艺装备现代制造工程(ModemManufact埘ngEll舀neering)2015年第2期工件装配基准端的形状识别研究沈霞，郭慧，王勇(华东理工大学机械与动力工程学院，上海200237)摘要：为了有效识别工件的装配基准端，根据工件两端不同的形状特征，提出了一种基于改进的Hu不变矩和IM．BP神经网络的工件装配基准端识别方法。该方法针对Hu不变矩在离散图像缩放运算上存在较大误差的问题，采用改进的Hu不变矩提取工件两端的形状特征值；用提取的特征值训练LM(I艘enbe堵一M锄弘ardt)算法优化的BP神经网络(即LM—BP神经网络)，实现工件两端的

2、形状识别，判断装配基准端。实验结果表明，改进的Hu不变矩能保证特征值在图像缩放情况下的不变性，改进的Hu不变矩与LM—BP神经网络结合的识别算法对工件两端形状具有很好的识别能力。关键词：装配基准端；改进的Hu不变矩；BP神经网络；LM算法；识别中图分类号：伪91文献标志码：A文章编号：1671_3133(2015)02删7—05shaperecogIliti蚰researchona鼹哪My也ltllmendofworkpieceShen)【ia，GuoHui，WangYong(SchoolofMechanicaLlaJldPowerEn西neering，Ea

3、stChinaUniversityofSciencea11dTechnology，Shan譬hai200237，China)Akih_ct：Torecogllizetlle酗selIlblydat岫erldofworkpiecedfectively．AmetllodofimprovedHuinv面antmomentsandBPnetwDrkisproposedtoidentifytlleassemblydatumendofworkpieceaccordingtot}led调．efentshapefeatureoftwoendsoftIleworkpiece．

4、灿mingattlleproblemofahugeer丁orinthediscreteimagescalingoperation硒thusingHuinvariantmoments，t11eim-pmvedHuinv撕粕tmomentsisu∞dtoextractthefeaturevaluesoftllesh印eoftwoendsofworkpiece，theextmctedfeatureval-uesisu8edtotraintlleBPnetwork叩tiIIlizedbykvenberg—Marquardt(LM)，toachievethesh印er

5、eco驴itionoftwoends《workpiece，肌dtIle舾senlblyd舳endisjudged．Theexperimentalreslll协showt11attlleimpmvedHuinv撕锄tmomentsc锄guaranteetlle蛔vari锄ce0ffeaturevaluesintllec髂eofimagescaling，andhaVeagoodabilityofrecognitionc印abilit)，totllebo山endsshape0fworkpiececombinedwinltIIereco印itiona190ritll

6、moftlleBPneuralnetwork．Keywords：asse矗blydatumend；impmvedHuinvari粕tmornents；BPIleuralnetwork；L~Ialgo血hm；reco印itionO引言随着现代科技的迅猛发展，装配机器人已成为机器人领域的焦点之一。为了确定工件装配的安置方向，准确识别工件基准端是装配机器人的关键环节，而工件两端不同的形状特征无疑成为识别装配基准端的重要依据。近年来，以形状为特征的识别技术已在各个行业领域中得到广泛的应用¨J。文献[2]设计了一种傅里叶描述子与BP神经网络结合的椰枣形状识别算法；文献

7、[3]通过对交通标志图做快速傅里叶变换，提取形状信息达到检测识别目的；文献[4]提出了一种基于支持向量机的轮胎标识点形状识别的算法；文献[5]设计了一种机械零件在线自动检测的形状识别系统。然而，将形状识别技术应用于机器人工件装配基准端识别的研究实例较少。为了有效地识别工件装配环节的装配基准端，本文提出了一种基于改进的Hu不变矩和LM—BP神经网络的工件装配基准端识别的方法。该方法以工件两端的形状特征为依据，通过改进的Hu不变矩提取工件两端形状的特征值，利用LM．BP神经网络对提取的特征值分类，识别工件两端形状，判断装配基准端。1改进的Hu不变矩理论矩函数的特

8、征向量作为图像形状特征的描述方式，已应用于图像分析、