【摘 要】
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在零件检测时由于背景复杂、零件表面光照不均匀且存在油污及废屑等问题,导致特征选取与模板制作困难,因此现有图像匹配算法容易出现漏识别与误识别,从而给实际应用带来困难
【机 构】
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湖北工业大学机械工程学院,现代制造质量工程湖北省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51275158)
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在零件检测时由于背景复杂、零件表面光照不均匀且存在油污及废屑等问题,导致特征选取与模板制作困难,因此现有图像匹配算法容易出现漏识别与误识别,从而给实际应用带来困难。针对上述问题,提出了一种结合彩色图像分割的图像匹配算法。首先,将HSV颜色空间中各通道的直方图分布曲线方波化;其次,根据方波分布确定阈值,实现自适应阈值分割与目标提取;最后,利用边缘特征进行模板匹配。实验结果表明,该算法能够消除光照和背景噪声的影响,快速准确地分割出目标对象,降低特征选取与模板制作的难度,且算法消除了误识别,耗时短,准确率高,成
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