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金属零件微小数据矩阵码快速精定位
1
作者
杨森
何卫平
+1 位作者
王月
郭改放
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期816-824,共9页
针对传统条码识读方法对微小数据矩阵(DM)码定位精度低、速度慢等问题,提出了以Harris角点作为高频特征,构建高斯金字塔过滤背景金属纹理角点,引入径向基函数平滑角点密度图,通过阈值分割以及区域生长粗定位候选区域,计算2步最小外接矩...
针对传统条码识读方法对微小数据矩阵(DM)码定位精度低、速度慢等问题,提出了以Harris角点作为高频特征,构建高斯金字塔过滤背景金属纹理角点,引入径向基函数平滑角点密度图,通过阈值分割以及区域生长粗定位候选区域,计算2步最小外接矩形并校正实现精定位,最后建立筛选模型选择适应值最大的候选区域为DM码区域.实验表明,提出的采用角点检测和区域生长定位检测算法对受到金属纹理、局部遮挡、磨损划痕以及光照不均等干扰的微小DM码具有很强的鲁棒性,精定位准确率高,仅耗时25ms,比传统方法提高了30倍.
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关键词
微小数据矩阵码
精确定位
HARRIS角点
径向基函数
最小外接矩形
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职称材料
题名
金属零件微小数据矩阵码快速精定位
1
作者
杨森
何卫平
王月
郭改放
机构
西北工业大学现代设计与集成制造技术教育部重点实验室
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第7期816-824,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275419)
文摘
针对传统条码识读方法对微小数据矩阵(DM)码定位精度低、速度慢等问题,提出了以Harris角点作为高频特征,构建高斯金字塔过滤背景金属纹理角点,引入径向基函数平滑角点密度图,通过阈值分割以及区域生长粗定位候选区域,计算2步最小外接矩形并校正实现精定位,最后建立筛选模型选择适应值最大的候选区域为DM码区域.实验表明,提出的采用角点检测和区域生长定位检测算法对受到金属纹理、局部遮挡、磨损划痕以及光照不均等干扰的微小DM码具有很强的鲁棒性,精定位准确率高,仅耗时25ms,比传统方法提高了30倍.
关键词
微小数据矩阵码
精确定位
HARRIS角点
径向基函数
最小外接矩形
Keywords
micro data matrix(DM)code
accurate localization
Harris corner
radial basis function
minimum-area encasing rectangle
分类号
TP391.44 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
金属零件微小数据矩阵码快速精定位
杨森
何卫平
王月
郭改放
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
0
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