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期刊信息
  • 中国标准连:ISSN1005-2895
  • 续出版物号: CN 33-1180/TH
  • 主管单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司
  • 主办单位:轻工业杭州机电设计研究院有限公司、中国轻工机械协会、中国轻工业机械总公司
  • 社  长:刘安江
  • 主  编:黄丽珍
  • 地  址:杭州市余杭区高教路970号西溪联合科技广场4-711
  • 电子邮件:qgjxzz@126.com
理事单位          MORE>>
王子阳, 魏丹, 胡晓强, 罗一平, 方轶.基于HOG局部双线性插值的机械零部件检测与识别[J].轻工机械,2020,38(1):65-70
基于HOG局部双线性插值的机械零部件检测与识别
Mechanical Parts Detection and Recognition Based on Local Bilinear Interpolation of HOG
  
DOI:10.3969/j.issn.1005 2895.2020.01.012
中文关键词:  零件检测  方向梯度直方图(HOG)  局部双线性插值  神经网络
英文关键词:mechanical parts detection  HOG(histogram of oriented gradient)  local bilinear interpolation  neural network
基金项目:国家自然科学基金项目(51805312);上海市地方能力建设资助(19030501100)。
作者单位
王子阳, 魏丹, 胡晓强, 罗一平, 方轶 上海工程技术大学 机械与汽车工程学院 上海201620 
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中文摘要:
      传统方向梯度直方图(HOG)特征方法用于机械零部件检测时,对零部件的微小缺陷点的检测和识别不是很有效,因此课题组提出了一种局部双线性插值的HOG特征提取改进算法,将其用于小缺陷点的零件的检测和识别。首先,在图像内部的某个块上实现局部双线性插值;然后对局部双线性插值图像块进行梯度计算,提取新的梯度方向直方图;最后利用神经网络分类方法对具有微小缺陷点的零件进行检测。实验结果表明:局部双线性插值HOG特征提取方法比传统的HOG特征提取方法具有更好的检测性能;增强图像的抗混叠识别效果。
英文摘要:
      The traditional HOG feature method in the detection of mechanical parts are not very effective for the detection and recognition of small defect points of industrial parts. Therefore, an improved HOG feature extraction algorithm based on local bilinear interpolation was proposed for the detection and identification of mechanical parts which have small defects. Firstly, local bilinear interpolation was implemented on some internal block inside the image. Then the gradient of the local bilinear interpolation image block was calculated and the histogram of the new oriented gradient were abstracted. Finally, the components with tiny flaw point by neural network classification were detected. The experimental results demonstrate that the local bilinear interpolation HOG features extraction offers better detection performance than the conventional HOG feature extraction method and it can also enhance the effect of anti aliasing image recognition.
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