论文摘要
提出了一种基于机器视觉的小尺寸不规则零件精密测量方法和系统,方法包括图像采集、图像增强、图像配准、边缘检测、目标直线提取、相机标定和计算测量环节。针对传统尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法完全忽略特征点之间的几何关系,对于灰度变化较平滑的图像在寻找匹配特征点对时易产生较多误匹配的问题,引入轮廓匹配获取图像几何信息、对SIFT特征点匹配进行约束,并通过随机样本一致(RANSAC)算法去除噪声点对的影响、精确估计几何变换矩阵;针对现有Hough变换拟合直线算法对非线性边缘易在Hough空间形成伪峰、影响边缘检测精准度的问题,设计了Hough空间投票权重分配新策略来抑制伪峰的产生。实验结果表明:与传统方法相比,所提出的方法特征匹配精度提高了12%,直线检测精准度提高了22%,系统测量精度达到0.015 mm。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张喜民,余奇颖,张金博,付安英
关键词: 机器视觉,尺寸测量,图像配准,变换
来源: 仪器仪表学报 2019年10期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技
专业: 电信技术,计算机软件及计算机应用
单位: 陕西国际商贸学院信息工程学院,西安电子科技大学计算机学院
基金: 陕西省重点研发计划(2018GY-199),物联网与智能技术科技创新团队建设(SSY18TD05)项目资助
分类号: TP391.41;TN929.53
DOI: 10.19650/j.cnki.cjsi.J1905400
页码: 47-54
总页数: 8
文件大小: 5677K
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