摘要：为了提高工业字符识别的准确率,增强字符识别算法对含噪声字符或发生形变字符的适应性,提出了一种改进的轮廓层次特征提取方法。对经过预处理归一化的字符,先提取轮廓层次特征,再对特征信号进行小波分解,从分解结果的低频部分中提取特征信息,最后将特征输入SVM(Support Vector Machines,支持向量机)训练和分类。实验结果表明,该特征提取方法降低了后续要处理的数据量,具有良好的抗干扰能力,实用价值较高。

摘要：为识别工业物联网中的哑设备,提出一种基于不完全知识定理的拓扑发现协议。利用不完全知识定理定义哑设备判定规则,设计网络拓扑图生成算法,通过广度优先原则遍历整个网络,根据地址分配表的包含关系得到哑设备的个数和连接情况。测试结果表明,该协议的拓扑发现速度较快、哑设备识别率较高。

摘要：针对教学与实验,提出一种基于机器视觉的机器人写字方法。以六自由度DENSOVP6242G机器人、信捷机器视觉和PC机为实验平台,通过机器视觉获取字符的图像信息,采用VC++编程,利用机器视觉自定义协议将图像传输给PC机;借助OpenCV库对图像进行阈值化、闭运算、细化和笔画分割等一系列的处理;利用图像处理得到字符坐标信息控制机器人的多轴联动,机器人控制器与PC机之间通过ORiN2连接,从而完成字符的书写。实验表明,在字迹清晰条件下该方法能够使机器人准确地写出机器视觉所看到的字符。