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本发明公开了一种机械臂关节角度检测方法，包括步骤：1)采集RGB‑D原始图像；2)提取机械臂轮廓；3)对提取的机械臂轮廓进行平滑处理；4)提取机械臂轮廓骨架；5)定位机械臂关节点；6)计算机械臂关节角度。机械臂轮廓的提取采用的是彩色图像与深度图像结合的阈值分割技术；机械臂关节点的定位是通过细化算法提取出机械臂轮廓骨架，然后结合机械臂各刚体部件的位置关系和骨架线的长度对其关节点定位；机械臂关节角度是根据关节点的三维信息，由向量的可平移性质及方向性将机械臂关节角度计算简化为对空间向量夹角的计算得到。本发明阈值分割效果好，关节点的定位更加准确，能够良好的计算出机械臂各关节角度，鲁棒性较强，简单有效。

本发明公开了一种多特征融合的织物扫描图案识别方法，其首先通过纹理抑制快速平滑滤波算法滤除织物扫描图像的纱线纹理，并进行灰度化；然后分别提取主颜色自相关直方图、边缘梯度方向直方图、MSER特征和灰度共生矩阵特征，建立样本图像特征库；最后以样本图像之间关于这四类特征的相似度作为训练样本，通过AdaBoost算法建立分类器，实现图案识别。由此可见，本发明图案识别方法通过构建AdaBoost分类器融合主颜色自相关直方图、边缘梯度方向直方图特征、MSER特征和灰度共生矩阵特征，可以实现自动调整各类特征的权值，提高了织物图案识别率。