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图像特征具有低对比度、平滑梯度的产品表面缺陷,与表面背景图案和污渍十分接近,这对基于机器视觉的缺陷识别和检测带来严重干扰。该文提出一种改进SIFT算子的特征识别方法,用分数阶微分代替高斯差分算子,再利用图像局部梯度和信息熵,自适应生成分数阶微分次数,有效克服SIFT无法有效提取污渍、纹理等低对比度特征的缺陷。实践证明,该方法能在复杂干扰环境下实现对特定缺陷的识别,且具有较高的检出速度、检出率以及工程实用价值。