摘要： 针对报废汽车企业对不同型号汽车换挡面板自动分类的需求,提出了一种基于机器视觉的面板自动分类方法。该方法首先使用Blob分析对图像进行预处理,分割出图像中的换挡面板目标对象,接着提取被分割图像的11个形状特征作为特征向量,利用特征向量训练多层感知器（Multi-Layer Perceptron, MLP）,最后使用完成训练的MLP神经网络模型对不同类型的汽车换挡面板进行分类预测。实验结果表明,该方法的分类准确率达到99%,每幅图像的分类时间小于100 ms,验证了该方法的有效性与高效性,能够作为报废汽车换挡面板自动分类的一种手段。
中图分类号:
石龙杰，周扬，岑岗，施秧. 基于机器视觉的汽车换挡面板自动分类方法[J]. 现代制造工程, 2021, 487(4): 104-108.
