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Mark点匹配算法分析

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简介:
《Mark点匹配算法分析》一文深入探讨了Mark点识别技术中关键的匹配算法,详细解析了几种主流算法的工作原理、优缺点及应用场景,为相关领域的研究与应用提供了有价值的参考。 在Mark点匹配算法的应用场景下,有一个开卷设备使用一盘料带进行操作。每行包含16个工件,并且整条料带上有多行。CCD摄像头逐行检测这些工件,当发现某一行中有不良品时,会将该不良工件的位置坐标(主要是这一行上的第几个位置)发送给PLC控制器。 由于机械手与CCD相机之间存在大约1米的距离差,因此需要PLC具备缓存功能。随着CCD持续不断地进行检测并不断向PLC传输每一行的检测结果信息——每行最多可能包含多达16个不良工件的位置坐标,PLC会先将这些数据暂存起来。 当料带上被标记为不良品的部分移动到机械手下方时,PLC从缓存中读取相应的坐标信息,并指导机械手执行相应操作。

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  • Mark
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    《Mark点匹配算法分析》一文深入探讨了Mark点识别技术中关键的匹配算法,详细解析了几种主流算法的工作原理、优缺点及应用场景,为相关领域的研究与应用提供了有价值的参考。 在Mark点匹配算法的应用场景下,有一个开卷设备使用一盘料带进行操作。每行包含16个工件,并且整条料带上有多行。CCD摄像头逐行检测这些工件,当发现某一行中有不良品时,会将该不良工件的位置坐标(主要是这一行上的第几个位置)发送给PLC控制器。 由于机械手与CCD相机之间存在大约1米的距离差,因此需要PLC具备缓存功能。随着CCD持续不断地进行检测并不断向PLC传输每一行的检测结果信息——每行最多可能包含多达16个不良工件的位置坐标,PLC会先将这些数据暂存起来。 当料带上被标记为不良品的部分移动到机械手下方时,PLC从缓存中读取相应的坐标信息,并指导机械手执行相应操作。
  • ICP
    优质
    ICP(迭代最近点)点云匹配算法是一种用于三维空间中两组点云数据配准的关键技术,通过最小化点间的距离实现精确对齐,在机器人导航、三维重建等领域广泛应用。 ICP点云配准算法的Python实现。基于Python语言来实现ICP点云配准算法。
  • Harris角
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    Harris角点检测算法是一种广泛应用于计算机视觉中的特征提取方法,用于识别图像中稳定且独特的关键点。 Harris角点匹配的Matlab完整代码可以提供给需要实现图像特征检测与匹配的研究者使用。这段代码实现了基于Harris角点检测算法的关键点定位,并且包括了后续步骤如关键点描述子提取等,能够帮助用户快速搭建起一个简单的图像配准或目标识别系统框架。 在编写和调试过程中,请确保所有必要的Matlab工具箱已经安装并配置好环境变量。此外,在使用这段代码前还建议仔细阅读相关文献资料以加深对Harris角点检测原理的理解,并根据具体应用场景适当调整参数设置,从而获得更佳的性能表现。
  • SURF的特征
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    本文章介绍SURF算法在计算机视觉领域的应用,重点探讨其特征点检测与描述方法,并详细讲解基于此技术的特征点匹配过程。 SURF算法实现了特征点的提取与匹配,并附带了图片和可以直接运行的matlab代码,效果良好。
  • 运动选手最优
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    本研究聚焦于开发和评估一种先进的算法模型,旨在为各类运动选手与适合的比赛项目或训练方案之间提供最佳匹配建议。通过综合考虑个人体能、技能及偏好等因素,该算法能够有效提升运动员的职业发展路径规划的精准度,助力其实现竞技成绩的最大化。 羽毛球队有男女运动员各n人。给定两个n×n矩阵P和Q。P[i][j]表示男运动员i与女运动员j配对组成混合双打的男运动员竞赛优势;而Q[i][j]则代表女运动员i与男运动员j配合时的女运动员竞赛优势。由于技术、心理状态等因素的影响,P[i][j]不一定等于Q[j][i]。当一对男女运动员(男选手i和女选手j)组成混合双打组合时,他们的双方竞赛优势为P[i][j]*Q[j][i]。 设计一个算法来计算最佳配对法,使得所有组的男女双方竞赛优势总和达到最大值。 编程任务:根据给定的数据,编写程序以找出男运动员与女运动员的最佳搭配方式,使各组合的男女双方竞赛优势之和最大化。例如,假设输入为以下数据: P矩阵: 10 2 3 2 3 4 3 4 5 Q矩阵: 2 2 2 3 5 3 4 5 1 根据上述数据,最大化的男女双方竞赛优势总和为:10*2 + 4*5 + 4*3 = 52。最佳的配对组合是(女运动员1与男运动员1)、(女运动员2与男运动员3)以及(女运动员3与男运动员2)。
  • 灰度主要应用于Mark和PCB板的定位
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    简介:灰度匹配技术主要用于实现Mark点与PCB板的精准定位,通过分析图像中的灰度分布来确定目标位置,广泛应用于电子制造行业的自动装配与检测过程中。 灰度匹配主要用于Mark点定位以及PCB板的定位,在VB和VC编程环境中均可使用。
  • MATLAB中的ICP
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    简介:本文探讨了在MATLAB环境中实现ICP(迭代最近点)算法的方法,专注于点云数据的配准与优化技术。通过详细分析和实例展示,为读者提供了理解和应用ICP算法于各种应用场景的有效途径。 函数 [R1, t1] = reg(data1, data2, corr) M = data1(:,corr(:,1)); mm = mean(M, 2); S = data2(:,corr(:,2)); ms = mean(S, 2); Sshifted = [S(1,:) - ms(1); S(2,:)- ms(2)]; Mshifted = [M(1,:) - mm(1); M(2,:)- mm(2)]; b1 = Sshifted(1,:)*Mshifted(1,:) + Sshifted(2,:)*Mshifted(2,:); b2 = -Sshifted(2,:)*Mshifted(1,:) + Sshifted(1,:)*Mshifted(2,:); bb = (b1.^2+b2.^2).^0.5; c = b1./bb; s = b2./bb; R1 = [c, -s; s, c]; t1 = mm - R1*ms;
  • KMP模式
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    KMP模式匹配算法是一种高效的字符串搜索算法,能够快速查找一个文本串中是否存在另一个模式串。通过预处理避免不必要的比较,极大提升了匹配效率。 代码实现了字符串的KMP模式匹配算法。KMP是一种非常快速的字符串匹配算法,其效率远高于普通的匹配算法。
  • 有关云的探讨
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    本文深入探讨了点云数据之间的匹配算法,分析了现有技术的优点与不足,并提出了改进方案和未来研究方向。 我编写了一篇关于点云配准的ICP算法的文章,并进行了充分测试,证明其效果良好且兼容性出色。
  • ICP
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    ICP(迭代最近点)点云匹配方法是一种用于三维空间中两个点云数据集对齐的关键技术。通过不断优化点对之间的距离,实现精确配准,在机器人导航、增强现实及地形重建等领域广泛应用。 这是一款经典的点云配准算法,可以正常运行且易于理解。