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基于SURF特征点的金属罐图案检测算法
被引量:
1
1
作者
胡晓彤
田
仁
赞
王旭迎
《天津科技大学学报》
CAS
北大核心
2015年第6期72-77,共6页
为快速、准确地检测出金属罐生产过程中出现的图案倒置问题,提出一种基于SURF特征点的金属罐图案检测算法.该算法通过比较金属罐图像与模板图像间匹配特征点的位置关系,实现金属罐图案方向的判别.首先利用SURF算法分别提取分区域处理后...
为快速、准确地检测出金属罐生产过程中出现的图案倒置问题,提出一种基于SURF特征点的金属罐图案检测算法.该算法通过比较金属罐图像与模板图像间匹配特征点的位置关系,实现金属罐图案方向的判别.首先利用SURF算法分别提取分区域处理后的待检测图像和模板图像的特征点;再利用双向KNN算法和RANSAC算法进行特征点匹配;最后计算匹配特征点的位置关系,并判别金属罐方向.实验表明,该算法能够有效地实现金属罐图案倒置的检测,可以达到每分钟800罐的检测速度.
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关键词
金属罐图案
分区域
SURF
特征点
K最近邻
位置关系
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职称材料
题名
基于SURF特征点的金属罐图案检测算法
被引量:
1
1
作者
胡晓彤
田
仁
赞
王旭迎
机构
天津科技大学计算机科学与信息工程学院
出处
《天津科技大学学报》
CAS
北大核心
2015年第6期72-77,共6页
文摘
为快速、准确地检测出金属罐生产过程中出现的图案倒置问题,提出一种基于SURF特征点的金属罐图案检测算法.该算法通过比较金属罐图像与模板图像间匹配特征点的位置关系,实现金属罐图案方向的判别.首先利用SURF算法分别提取分区域处理后的待检测图像和模板图像的特征点;再利用双向KNN算法和RANSAC算法进行特征点匹配;最后计算匹配特征点的位置关系,并判别金属罐方向.实验表明,该算法能够有效地实现金属罐图案倒置的检测,可以达到每分钟800罐的检测速度.
关键词
金属罐图案
分区域
SURF
特征点
K最近邻
位置关系
Keywords
metal cans pattern
sub-image
SURF
feature point
KNN
positional relationship
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP13 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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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SURF特征点的金属罐图案检测算法
胡晓彤
田
仁
赞
王旭迎
《天津科技大学学报》
CAS
北大核心
2015
1
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