基于随机森林法和几何哈希法的流水线目标匹配研究-控制工程专业论文.docxVIP

万方数据 万方数据 上海交通大学 学位论文原创性声明 本文郑重声明：所呈交的学位论文，是本文在导师的指导下，独立进 行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含 任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重 要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本文完全意识到本声 明的法律结果由本文承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同 意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论 文被查阅和借阅。本文授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保 存和汇编本学位论文。 必威体育官网网址□，在 年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不必威体育官网网址□。 （请在以上方框内打“√”） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年 月 日 上海交通大学硕士论文摘要 上海交通大学硕士论文 摘要 基于随机森林法和几何哈希法的流水线目标匹配研究 摘 要 在目前的自动化生产过程中，机器流水线作业是工业生产的一个 重要环节。如果能实现流水线上目标自动匹配分类，这将大大降低生 产和维护成本并进一步提高自动化生产的效率。然而，对目标进行匹 配，是模式识别领域非常重要但又棘手的一项课题。因为在目标匹配 过程中，会受到物体（缩放、旋转、遮挡）及其周围环境（光强变化） 等方面的影响，因此进行复杂环境下的目标匹配成为难题。针对这一 课题，本文采用基于关键点的特征提取，并结合随机森林法和几何哈 希法，很好的解决了这一问题。其中，随机森林法通过机器学习构建 分类器进行特征匹配。本文通过不同训练特征的选取优化了匹配结果； 几何哈希法通过目标的结构信息，结合哈希表进行模板匹配。本文进 一步对几何哈希算法做了改进，实现从单目标匹配到多目标匹配，并 提高了匹配精度和速度。 关键词：目标匹配，Harris 算法，随机森林法，几何哈希法，仿射不 变性，SIFT 算法，SOBEL 算子，DOG 算子 I 上海交通大学硕士论文Ab 上海交通大学硕士论文 Abs tra ct RESEARCH OF ASSEMBLY LINE MODEL MATCHING BASED ON RANDOM FOREST AND GEOMETRIC HASH ABSTRACT Assembly line production has been playing a dramatically important role in industrial production, specifically in the present automation production process. It will reduce the production and maintenance costs greatly and also improve the efficiency of automatic production if the objects in the assembly line can be classified automatically. However, it is a very important but also a tough issue to match objects in the field of pattern recognition as objects may be influenced by themselves such as scale, rotation, obstacle and also surrounded environment such as intensity change in the process of recognition. Therefore it is a tough issue to match objects in a complex environment. In order to solve this problem, Random Forest algorithm as well as Geometric Hashing method is introduced cooperated with feature extraction of key points. Where, Random Forest can construct clarifier to match models by machine learning. Different categories of trainin