基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测

当前在对机械加工零件表面缺陷检测时,存在表面缺陷检测精度差的问题,导致检测结果不理想。提出一种基于图像角点匹配的机械加工零件表面缺陷检测方法,利用曲率空间检测零件图像的角点,采用泰勒级数删除伪角点。对特征点邻域梯度方向进行角度限度和就近投影,同时借助双向匹配方法进行机械加工零件图像角点匹配。在上述操作的基础上,利用一维直方图的阈值分割对零件图像进行分割处理,最终实现机械加工零件表面缺陷检测。实验结果表明,该方法能够获取高精度的零件表面缺陷检测结果,且对加工零件缺陷厚度、孔洞缺陷及缺陷最大边界距离的测量均较为准确。

基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法

针对传统图像角点特征匹配算法的匹配速度慢且准确率低等问题,提出一种基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法。首先,计算图像目标上角点对应的空间距离矩阵;然后,通过计算图像角点的空间距离矩阵在对应角点邻域LBP特征向量上的瑞利商,将角点在图像灰度特征空间内的度量问题转换为纹理特征空间内幅值的度量问题;最后,根据角点对应的瑞利商的大小实现不同图像间的角点特征匹配。对不同条件下采集的图像进行角点特征匹配,得到的匹配结果表明该算法不仅能够很好地适应图像光照、几何变化,得到的匹配正确率较高,同时与传统算法相比该算法在运行时间上也有大幅度的降低,当处理特征数量较小时平均降低48 ms,而匹配特征数量较多时能够降低2 408 ms。

基于红外图像的港币版面信息的识别

由于现行流通的主要港币种类纷繁复杂,选择在港币的红外图像上,采用纸币安全线检测方法和基于八向特征提取的角图像匹配算法,进行港币版面信息(面额、版本以及方向等信息)的识别。在实验中,经过了大量测试,纸币的版面信息识别率达到了可观的程度。