基于机器学习与图像处理的目标Mark识别算法

摘要：

为了解决当前目标Mark识别算法在Mark种类多变的情况下,识别精度不高的问题,论文提出了机器学习与图像处理的PCB板多Mark识别算法.首先,通过提取标准Mark目标图像的灰度特征与几何特征,从而设计了基于人机交互与半监督训练的机器学习算子,使机器完成对各种Mark的自动标识.然后,通过开源库Emgucv匹配函数和霍夫变换目标检测,提出了耦合模板匹配与Hough变换的识别算子,完成对圆形、矩形Mark的识别.实验结果显示:与当前识别算法相比,该文算法的识别精度与稳定更高.论文算法在PCB板自动控制切割领域具有较好的应用价值.

关键词：Mark识别、机器学习、模板匹配、人机交互、Hough变换

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2017-03-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：2488-2492