The invention provides a wood visual recognition method based on multi sensor, which is characterized by establishing the mathematical model of multilayer perceptron, wood sample library features to learning and training, when the training is completed, the system can be based on the learned features, pattern recognition feature vector of input system based on vision. The learning process through the machine, system can continuously extract features from the wood samples, automatic identification of wood species, and other mechanical structure based on wood processing on part of automation.
【技术实现步骤摘要】
一种基于多重感知器的木材视觉识别方法
本专利技术涉及深度学习
,特别涉及一种基于多重感知器的木材视觉识别方法。
技术介绍
在对木材进行深加工的过程中,产线上通常会出现N种不同的木材原料。由于每种木材都有着其特殊的纹理,传统工厂在对木料进行分类时通常采用人工经验判断的方法,效率较低且可能出现难以追述等问题,无法实现流水化作业。要解决这个问题,需要搭建一个自动化的分类系统。基于机器学习,它将能够不断的从样本库中提取木材特征,对木材种类进行自动判别,与其他机械结构结合实现对木材加工上下料部分的自动化。
技术实现思路
为实现上述技术目的,达到上述技术效果,本专利技术通过以下技术方案实现:一种基于多重感知器的木材视觉识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:建立数学模型并进行样本训练,从而生成多层感知器参数;步骤2:目标进入识别区,对木材表面进行拍照,提取目标的特征值;步骤3:将特征值输入多层感知器,进行识别,若不能识别目标,进行异常处理,保留所发现的异常样本,在数据库内添加新样本,并重新训练样本集,保证下次出现的同类特殊情况能够准确识别;若能识别目标,则发送结果至执行机构;步骤4:执行机构根据收到的结果对目标进行分类操作,并返回步骤2准备执行下一目标的分类指令。其中,所述多层感知器的数学模型包括输入层、隐藏层和输出层,其中,所述输入层包括系统输入,主要为目标特征值;隐藏层包括了加权求和、激励函数。所述目标的特征值提取由视觉系统捕获并计算得出,首先对木材进行图像处理,然后通过计算木材的灰度共生矩阵从而提取出许多基于灰度的纹理信息。所述目标的特征值提取由视觉系统捕 ...
【技术保护点】
一种基于多重感知器的木材视觉识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:建立数学模型并进行样本训练,从而生成多层感知器参数;步骤2:目标进入识别区,对木材表面进行拍照,提取目标的特征值;步骤3:将特征值输入多层感知器,进行识别,若不能识别目标,进行异常处理,保留所发现的异常样本,在数据库内添加新样本,并重新训练样本集,保证下次出现的同类特殊情况能够准确识别;若能识别目标,则发送结果至执行机构;步骤4:执行机构根据收到的结果对目标进行分类操作,并返回步骤2准备执行下一目标的分类指令。
【技术特征摘要】
1.一种基于多重感知器的木材视觉识别方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:建立数学模型并进行样本训练,从而生成多层感知器参数;步骤2:目标进入识别区,对木材表面进行拍照,提取目标的特征值;步骤3:将特征值输入多层感知器,进行识别,若不能识别目标,进行异常处理,保留所发现的异常样本,在数据库内添加新样本,并重新训练样本集,保证下次出现的同类特殊情况能够准确识别;若能识别目标,则发送结果至执行机构;步骤4:执行机构根据收到的结果对目标进行分类操作,并返回步骤2准备执行下一目标的分类指令。2.根据权利要求...
【专利技术属性】
技术研发人员:张宇飞,王伟旭,杨川,李冉,
申请(专利权)人:成都天衡电科科技有限公司,
类型:发明
国别省市:四川,51
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