【摘 要】
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随着图像处理的快速发展,基于计算视觉技术的工件识别受到工业界的广泛关注。工件识别是工业自动化生产的重要组成部分,其主要通过计算视觉技术和工业机器人的结合,实现工业
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随着图像处理的快速发展,基于计算视觉技术的工件识别受到工业界的广泛关注。工件识别是工业自动化生产的重要组成部分,其主要通过计算视觉技术和工业机器人的结合,实现工业生产线上目标工件的自动识别和分类。近年来,基于计算机视觉技术的工件识别发展迅速,已广泛应用于汽车装配、设备组装等领域。本文对基于二进制描述子的工件识别技术进行了研究,主要工作如下:(1)考虑到浮点型SURF描述子依赖主方向技术,存在对旋转鲁棒性差的问题,给出一种旋转不变的二进制描述子与SURF特征检测算法相结合的工件识别方法。在该方法中,二进制描述子采用旋转采样方式,不需要计算特征点的主方向,采样区域和特征向量本身旋转不变,从而避免了主方向计算错误带来的错误匹配。实验结果表明,该方法有效地改善了旋转鲁棒性。(2)针对FREAK算法在尺度变换和旋转变换下识别率低的问题,提出一种改进FREAK描述子与Fast Hessian特征检测算子相结合的工件识别方法。该方法采用Fast Hessian特征检测算子进行特征点检测,增强FREAK描述子在尺度变换下的识别能力。通过减小采样点平滑范围重叠区域,给出一种圆形采样模式。该方法用灰度排序思想对图像进行子区域划分,可实现不依赖于特征点方向的旋转不变性;在子区域内进行采样时设定灰度值阈值,减弱了背景的影响,提高了描述子的性能;采用子区域级联方式进行描述子初匹配,并用RANSAC算法消除描述子的误匹配,提高了描述子的匹配速度,改善了匹配准确率。实验结果表明,该方法增强了FREAK描述子的区分性,提高了其工件识别能力。
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