【摘 要】
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在随机摆放的工件中精确挑选出目标工件并获取其平移、旋转和缩放的信息,对于工业检测中的自动化过程至关重要。提出一种融合全局特征和局部特征的工件图像匹配算法。首先使用Canny算法提取图像边缘轮廓信息,随后使用Hu不变矩进行初步筛选,分割出匹配轮廓并进行分组。结合比值提纯法和对称提纯法提纯特征,使用SURF特征进行精匹配。最后使用RANSAC方法分别求解模板图像中工件和待匹配图像中多个工件的关系矩阵,
【出 处】
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第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
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在随机摆放的工件中精确挑选出目标工件并获取其平移、旋转和缩放的信息,对于工业检测中的自动化过程至关重要。提出一种融合全局特征和局部特征的工件图像匹配算法。首先使用Canny算法提取图像边缘轮廓信息,随后使用Hu不变矩进行初步筛选,分割出匹配轮廓并进行分组。结合比值提纯法和对称提纯法提纯特征,使用SURF特征进行精匹配。最后使用RANSAC方法分别求解模板图像中工件和待匹配图像中多个工件的关系矩阵,获得工件的平移、旋转、缩放关系。实验结果表示,该方法减少了精匹配需要的计算次数,降低了复杂度,获得了精确的参数。
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