基于机器视觉的塑料回收标志定位与识别方法研究
针对塑料垃圾分类技术中存在的难题,提出基于机器视觉理论定位与识别塑料回收标志的方法.使用工业摄像机采集塑料垃圾图像数据,应用Matlab软件,进行数字图像处理.再借助加速稳健特征算法(SURF)提取图像特征点,与选定的模板进行匹配,以此实现塑料回收标志的定位与识别.结果表明:使用SURF-RANSAC算法能够精准定位塑料垃圾的回收标志所在区域.且在背景色与标志图案颜色不相近的情况下,标志中的数字识别效果良好.按照国家标准中塑料回收标志的数字表示的材质对塑料制品进行分类,可提高塑料垃圾分类回收利用效率.
塑料回收标志、图像识别、SURF、模板匹配、Matlab
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TP391(计算技术、计算机技术)
黑龙江省大学生创新创业训练计划重点项目"基于机器视觉的垃圾识别算法设计"201810222029;黑龙江省教育厅基本科研业务基础研究项目2018-KYYWF-7777
2019-09-27(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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