基于关键点匹配的烟包标签错误检测算法

如何自动、准确地识别烟包标签错误,是烟草生产流水线上存在的难题。针对这一问题,提出了基于关键点匹配的烟包标签参数计算与错误类型判断算法。首先基于SIFT进行关键点确定,并提取扩展特征;接着进行相似点簇聚类与对应关系评估;然后在此基础上计算标签参数;最后依据标签参数判断错误类型。算法对倾斜、折角、垂直位移和水平位移的识别率均高于99%,虚警率和漏警率均低于5%,能够准确识别烟包标签的各类错误。

基于改进SIFT算法的烟包标签匹配算法

针对SIFT算法对烟包标签图像进行匹配时会有少量错误匹配的问题,提出一种基于改进SIFT算法的烟包标签匹配算法。首先,利用中值滤波方法对烟包标签模板和待匹配的烟包图像进行去噪处理;其次采用SIFT算法提取烟包标签模板和烟包图像的特征点;然后根据余弦相似度进行特征点匹配;最后计算匹配连线的斜率,对斜率结果进行K-means聚类,从而去除错误的匹配结果。实验结果表明,该方法可以解决烟包标签图像匹配结果出现的错误匹配问题。