【摘 要】
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针对传统零件识别系统时间效率低等问题,提出基于SURF(Speeded-Up Robust Features)特征的零件识别算法。该算法首先对零件图像进行相关预处理,然后通过SURF算法得到零件图像
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51207072)
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针对传统零件识别系统时间效率低等问题,提出基于SURF(Speeded-Up Robust Features)特征的零件识别算法。该算法首先对零件图像进行相关预处理,然后通过SURF算法得到零件图像的特征点和相应的特征向量,最后根据零件识别任务的特点,运用近似最近邻算法ANN(Approximate Nearest Neighbor)进行特征向量的匹配搜索,得到与模板图像最相似的图像序列。通过SURF算法和ANN算法的联合使用,解决了零件在旋转、尺度、模糊和光照变化后的识别难题,实现了算法的实时性和工业化要求。实验表明,相比于传统零件识别算法,该算法在算法效率及稳定性等方面都有显著性提高。
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