面向自动拆解的废旧电器整机智能识别方法

来源：计算机测量与控制杂志2022年第2期北京时间：

作者：陈从平,李少玉,钮嘉炜,颜逸洲,张 屹

单位：常州大学 机械与轨道交通学院

摘要：针对拆解废旧电器整机识别的传统方法效率低下的现象,提出一种自定义特征的废旧电器整机识别的方法。首先对废旧电器图像采用目标分割算法把废旧电器与背景进行分割,然后提取废旧电器整机的形状特征和卷积神经网络提取的深层特征,采用PCA算法对提取到的形状特征进行优化,将优化后的形状特征与深层特征进行特征拼接,最后将拼接后的特征向量对搭建好的三个SVM二分类器进行训练,得到废旧电器的分类模型。结果表明,拼接后的特征向量对废旧电器识别的准确率较高,高达91.21%,能够有效的实现废旧电器的智能识别。

关键词：废旧电器识别;特征拼接;SVM

基金资助：国家重点研发项目课题