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题名一种基于SURF特征的零件识别算法
被引量：6
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作者
袁安富
曹金燕
余莉
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机构
南京信息工程大学信息与控制学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2015年第1期186-189,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(51207072)
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文摘
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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关键词
SURF特征
零件识别
近似最近邻匹配法
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Keywords
Speeded-up robust features Component recognition Approximate nearest neighbour matching
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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