作者：崔根群,余建明,赵娴,赵丛琳 单位：陕西电子杂志社;陕西省电子技术研究所 出版：《》 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXDDJ2011100050 DOC编号：DOCXDDJ2011100059 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于线结构光视觉传感器的焊缝特征提取》PDF+DOC2020年第04期 郭海冰 《基于主元分析的传感器故障诊断》PDF+DOC2002年第02期 张晓华,吴贵强 《一种基于结构光视觉的焊缝跟踪特征提取方法》PDF+DOC2009年第04期 龚烨飞,戴先中,李新德,朱伟,廖建雄 《指纹图像传感器技术与后续发展》PDF+DOC2017年第12期 方波 《基于传感器阵列瞬态响应信号分析的气体识别关键技术研究》PDF+DOC2016年第11期 刘华亨 《图像处理与分析技术在茶树叶片形态测量中的初步应用》PDF+DOC2017年第02期 常世江,李建豪,潘鹏亮,王国君 《基于视觉传感器的焊缝图像采集与分析》PDF+DOC2008年第11期 刘鹏,王滨,张文明,贾宝丽 《基于RGB-D传感器的同步定位与建图方法研究》PDF+DOC2020年第03期 周梦妮,张国伟,卢秋红,吉志鹏,宋孟良,纪栋梁 《基于预测的立体视觉/力反馈研究》PDF+DOC2004年第01期 席文明,朱剑英 《基于Labview的电子鼻系统开发与应用》PDF+DOC2014年第03期 张海平,宁珂,潘云鹏,陈栋琳,门洪

    • 该自主车辆地面自动辨识技术是以Leobot-Edu自主车辆作为试验载体，并应用DH-HV2003 UC-T视觉传感器对常见的5种行车路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、砖地路面)进行图像信息的采集，应用Matlab图像处理模块对其依次进行压缩编码、复原重建、平滑、锐化、增强、特征提取等相关处理后，再应用Matlab BP神经网络模块进行模式识别。通过对模式识别结果分析可知，网络训练目标的函数误差为20%，该系统路面识别率达到预定要求，可以在智能车辆或移动机器人等相关领域普及使用。

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