基于二進(jìn)制描述子的工件識別方法研究.pdf

1、隨著圖像處理的快速發(fā)展，基于計算視覺技術(shù)的工件識別受到工業(yè)界的廣泛關(guān)注。工件識別是工業(yè)自動化生產(chǎn)的重要組成部分，其主要通過計算視覺技術(shù)和工業(yè)機(jī)器人的結(jié)合，實現(xiàn)工業(yè)生產(chǎn)線上目標(biāo)工件的自動識別和分類。近年來，基于計算機(jī)視覺技術(shù)的工件識別發(fā)展迅速，已廣泛應(yīng)用于汽車裝配、設(shè)備組裝等領(lǐng)域。
　　本文對基于二進(jìn)制描述子的工件識別技術(shù)進(jìn)行了研究，主要工作如下：
　　(1)考慮到浮點型SURF描述子依賴主方向技術(shù)，存在對旋轉(zhuǎn)魯棒性差的問題，

2、給出一種旋轉(zhuǎn)不變的二進(jìn)制描述子與SURF特征檢測算法相結(jié)合的工件識別方法。在該方法中，二進(jìn)制描述子采用旋轉(zhuǎn)采樣方式，不需要計算特征點的主方向，采樣區(qū)域和特征向量本身旋轉(zhuǎn)不變，從而避免了主方向計算錯誤帶來的錯誤匹配。實驗結(jié)果表明，該方法有效地改善了旋轉(zhuǎn)魯棒性。
　　(2)針對FREAK算法在尺度變換和旋轉(zhuǎn)變換下識別率低的問題，提出一種改進(jìn)FREAK描述子與Fast Hessian特征檢測算子相結(jié)合的工件識別方法。該方法采用Fast

3、Hessian特征檢測算子進(jìn)行特征點檢測，增強(qiáng)FREAK描述子在尺度變換下的識別能力。通過減小采樣點平滑范圍重疊區(qū)域，給出一種圓形采樣模式。該方法用灰度排序思想對圖像進(jìn)行子區(qū)域劃分，可實現(xiàn)不依賴于特征點方向的旋轉(zhuǎn)不變性；在子區(qū)域內(nèi)進(jìn)行采樣時設(shè)定灰度值閾值，減弱了背景的影響，提高了描述子的性能；采用子區(qū)域級聯(lián)方式進(jìn)行描述子初匹配，并用RANSAC算法消除描述子的誤匹配，提高了描述子的匹配速度，改善了匹配準(zhǔn)確率。實驗結(jié)果表明，該方法增強(qiáng)了F