基于DaVinci平台的桶标在线双目识别系统设计
DOI:
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作者:
作者单位:

(1.北京航空航天大学 自动化科学与电气工程学院, 北京 100191;2.先进航空发动机协同创新中心,北京 100191)

作者简介:

于劲松(1968),男,副教授,硕士生导师,主要从事自动测试与智能诊断技术、新型总线仪器与合成仪器技术、复杂系统综合健康管理技术等方向的研究。

通讯作者:

中图分类号:

TP274

基金项目:


Design of Binocular Online Identification Device Based on daVinci Platform
Author:
Affiliation:

(1.School of Automation Science and Electrical Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, Beijing100191, China; ;2.Collaborative Innovation Center of Advanced Aero-Engine, Beijing 100191,China)

Fund Project:

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    摘要:

    为解决工业生产线灌装桶标在线识别,避免人工检测的疏失、降低工作量,提出并实现基于DaVinci平台和嵌入式图像检测技术的桶标在线识别系统,该系统采用双核处理器OMAP3530对运动桶标图像进行处理,并采用双摄像头、双处理器的双目并行处理架构解决灌装桶在生产线上不规则旋转识别,提出的嵌入式图像识别及融合决策算法克服了工业现场光线变化大、不规则背景扰动等干扰影响,经过现场2 000次随机试验,无漏识和错识虚警,仅存在部分因桶标遮挡、污损导致未识别,总识别率达到99.81%,满足实际使用要求。

    Abstract:

    In order to solve the identification problem of the barrels model, and avoid artificial detection error of judgment, this paper introduces an online identification device based of on the DaVinci platform and the embedded image detection technology. The device is designed based on the dual-core processor OMAP3530 and dual camera. This paper proposes a kind of embedded image recognition and data fusion algorithm to overcome the problem of light changes in industrial field, and the irregular background interference effects. After 2000 times randomized trial in industrial field, no error recognition happened, and the unrecognition cases happened only when the barrels were hidden or stained, the recognition rate of the device can reach 99.81%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

于劲松,曾诗豪.基于DaVinci平台的桶标在线双目识别系统设计计算机测量与控制[J].,2014,22(10):3316-3319.

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  • 在线发布日期: 2015-01-15
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