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基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法
被引量：
6
1
作者
钟佩思
刘敬华
+1 位作者
刘梅
倪伟
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第5期197-202,共6页
为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对S...
为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明:本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。达到了准确、实时的工件定位目的。
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关键词
加速分割测试特征
加速鲁棒特征
主成分分析算法降维
双目视觉
工件定位
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职称材料
题名
基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法
被引量：
6
1
作者
钟佩思
刘敬华
刘梅
倪伟
机构
山东科技大学机械电子工程学院
山东科技大学先进制造技术研究中心
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2019年第5期197-202,共6页
基金
山东省重点研发计划(2018GGX106001)资助
文摘
为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明:本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。达到了准确、实时的工件定位目的。
关键词
加速分割测试特征
加速鲁棒特征
主成分分析算法降维
双目视觉
工件定位
Keywords
features from accelerated segment test
speeded-up robust feature
principal component analysis algorithm dimension reduction
binocular vision
workpiece positioning
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法
钟佩思
刘敬华
刘梅
倪伟
《科学技术与工程》
北大核心
2019
6
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