论文部分内容阅读
针对射线实时成像检测中精密铸件微小缺陷自动定位的需要，提出一种基于深度学习特征匹配的铸件缺陷三维定位方法。模拟选择注意机制的中央一周边差算法，提出以视觉显著度为尺度，从射线图像复杂背景中检测出微小缺陷及其区域，以定义的区域中央点为待匹配点；然后，提出构造深度卷积神经网络自动提取微小缺陷区域的深度学习特征，通过深度学习特征矢量的相似度，实现在不同视角下投影图像中的同一微小缺陷点的自动匹配；最后，基于平移视差测距原理计算缺陷匹配点的三维空间坐标。实验表明，基于深度学习特征匹配的方法能够正确搜索平移前后投影图像