一种用于汽车连杆检测的机器视觉系统研究

摘要

连杆作为汽车的主要部件之一,有时存在序列号不匹配的情况,目前多用肉眼检测,误判率高,检测效率低下.针对这一问题,设计了基于机器视觉的汽车连杆检测系统,它可实时采集连杆图像,并以Hu矩作为特征向量,采用BP神经网络算法训练分类器进行连杆字符识别,从而实现了对连杆产品的自动检测.研究结果表明,该系统字符识别准确率在97.50％以上,大大提高了工作效率,降低了劳动强度,具有较高的推广价值.