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基于改进ORB-RANSAC算法的锅底标签角度视觉测量方法 被引量：1
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作者 姚成贤 张海峰 +3 位作者 范狄庆 朱佳 方宇 沈志荣 《电子测量技术》 北大核心 2023年第16期89-96,共8页
传统ORB-RANSAC算法存在相似特征点误匹配率高、稳定性较差的问题,无法满足铝锅生产基于锅底标签方向焊接手柄的工艺要求,提出了一种改进的ORB-RANSAC算法。首先,采用ORB算法提取特征点并进行匹配,通过汉明距离阈值法对匹配点对进行粗... 传统ORB-RANSAC算法存在相似特征点误匹配率高、稳定性较差的问题,无法满足铝锅生产基于锅底标签方向焊接手柄的工艺要求,提出了一种改进的ORB-RANSAC算法。首先,采用ORB算法提取特征点并进行匹配,通过汉明距离阈值法对匹配点对进行粗剔除。其次,在RANSAC算法对匹配点对进行精剔除时,增加K折交叉验证实现对初始模型的一致性预判断。最后,在每次迭代过程中剔除上一轮迭代中的已归类点对,动态更新采样空间。分别对不同锅底标签进行测量实验,结果表明,在干扰环境下采用改进后的ORB-RANSAC算法重复性精度相比于原算法提升了66.04%,单帧计算耗时降低了6.13%;在多种类锅底标签测量实验中基于改进后的ORB-RANSAC算法的角度测量误差为0.201°,平均检测耗时为0.255 s,满足自动化生产测量精度和实时性的要求。 展开更多
关键词 orb-ransac算法 机器视觉 图像处理 特征匹配
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