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。视觉系统获得具有实际模式的二维图像，记为I（x，y）。存储在计算机内存中具有同样模式的参考图像（即模板）记为本文只考虑二维图像变化为刚性变化的情况。点集P、Q定义为其中点集P{p1、p、…pm}表示参考图像W的数据，Q{q1、q2、…qn}为经过仿射变换（如平移、旋转、缩放等）的图像I数据。本文假设图像I和模板W中心重合，则P与Q之间的关系可以通过公式（1）求得其中s是两幅图像的放大缩小比例系数，θ是旋转角度，?x、?y分别是沿X轴，Y轴方向的位移偏移量。特征提取步骤为：首先对图像重采样，使得其宽度和高度是2的幂次方，然后进行小波变换得到矩阵X，将X化得到图像特征矩阵Y。其中X=［x1，…，机器人水切割，xn］T为低分辨率的小波系数组合成的矩阵，abb机器人高压水切割，均值μ，方差σ，矩阵Y=［y1，…，yn］T为模式训练算法获得图像特征矩阵后，对特征进行RBF网络学习训练，如图4所示。具体如下：对RBF中心的学习采用了模糊聚类算法（1）选取群数M（2≤M≤N）及指数型权重r（1≤r≤∞）。

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。图1药品标签图2烟包图3塑料软包装印刷品生产过程中可能会产生各种各样的缺陷，如墨点、异物、文字残缺、漏印、色差、套印不准、脏点、刀丝、拖墨、划伤、溢胶、气泡等。这些缺陷一旦出现在产品包装上，产品视觉观感将大打折扣，严重影响产品的品牌、降低客户满意度。 次数用完API KEY 超过次数限制

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