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《基于SURF算法的產(chǎn)品表面缺陷檢測研究-論文.pdf》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第36卷第6期紅外技術(shù)Vbl-36No．62014年6月InfraredTechnologyJune2014基于SURF算法的產(chǎn)品表面缺陷檢測研究孫寶華，韓躍平，徐青，趙靜(中北大學(xué)信息與通信工程學(xué)院，山西太原030051)摘要：針對產(chǎn)品表面正確性的快速自動無損檢測問題，提出了利用垂直投影法確定旋轉(zhuǎn)步長來獲取序列圖像的方法，并將一種針對尺度旋轉(zhuǎn)不變性(SIFT)改進(jìn)的SURF算法應(yīng)用到此方面，該算法通過計(jì)算積分圖像和Hessian矩陣大大提高了特征點(diǎn)檢測的速度，節(jié)省了圖像匹配時所用的時間，并提高了算法的實(shí)時性。首先通過確定旋轉(zhuǎn)步長來獲取標(biāo)準(zhǔn)
2、序列圖庫，其次通過SURF算法尋找最優(yōu)匹配位置，最后通過相關(guān)度的計(jì)算來判別各區(qū)域是否有缺陷。實(shí)驗(yàn)表明，在對待檢測圖像和標(biāo)準(zhǔn)序列圖像庫中的5幅圖像匹配時SURF算法比SIFT算法大約節(jié)省了2．6S，顯然，把SURF算法應(yīng)用于序列圖像中匹配可以大大節(jié)省缺陷檢測時所用的時間。關(guān)鍵詞：缺陷檢測；序列圖像；垂直投影法；SURF算法；相關(guān)度計(jì)算中圖分類號：TP391．41文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001．8891(2014)06．0503．05ProductSurfaceDefectDetectionBasedonSURFAlgorithmResear
3、chSUNBao-hua，HANYue-ping，XUQing，ZHAOJing(SchoolofinformationandCommunicationEngineering,NorthUniversityofChina，Taiyuan030051，China)Abstract：AimingatthefastautomaticNDTproblemofcorrectnessofproductsurface，inordertoobminimagesequences，amethodusingverticalprojectiontodetermin
4、etherotationisproposed，andtheSURFalgorithmwhichincludesimprovedrotatinginvarianceforscale(SIFT)isapplied．ThealgorithmgreatlyincreasesthespeedoffeaturepointdetectionbycalculatingtheintegralimageandHessianmatrix，andsavestheimagematchingtimeandimprovesthereal-timeperformance．
5、Firstly,thestandardsequencewasgotbydeterminingtherotatingstep．Secondly,theoptimalmatchingpositionwasfoundthroughtheSURFalgorithm．Finally,correlationtodistinguishwhethertheregionalisflawedwascaculated．ExperimentresultsshowthattheSURFalgorithmisbe~erthanSIFTalgorithm．whichsa
6、vesabout2．6secondswhenmatchingfiveimagesofthedetectedimageandstandardimagesequences．ItisclearthattheSURFalgorithmisappliedtosequenceimagematchingcangreatlysavethetime．Keywords：defectdetection，imagesequences，ve~icalprojection，SURFalgorithm，correlationcalculation視覺檢測技術(shù)越來越多地應(yīng)
7、用于各領(lǐng)域，以便代替0引言人工進(jìn)行全自動產(chǎn)品檢測等uJ。隨著中國制造工業(yè)的發(fā)展，越來越多的工程從目前產(chǎn)品表面缺陷自動檢測的方法有很多，主傳統(tǒng)模式往自動化控制模式轉(zhuǎn)化，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品表面的要包括統(tǒng)計(jì)方法、結(jié)構(gòu)方法、全局方法和基于模型缺陷檢測的自動化和連續(xù)化，隨著產(chǎn)品表面缺陷檢的方法[2】，許多有關(guān)產(chǎn)品表面缺陷檢測算法的文獻(xiàn)測的應(yīng)用得到越來越廣泛的關(guān)注以及人們對產(chǎn)品質(zhì)所用到的圖像匹配都是針對單獨(dú)的兩幅圖像之間的量要求的不斷提高，傳統(tǒng)的人工檢測由于費(fèi)時問、特征提取與匹配，而有關(guān)序列圖像之間匹配的研究費(fèi)精力等很多原因已不能得到令人滿意的檢測結(jié)果，很少，主
8、要原因是序列圖像的獲取很困難，獲取多收稿日期：2013．12—25；修訂日期：2014-02-11．作者簡介：孫寶華(1988．)，男，碩士研究生，主要從事x射線無損檢測與圖像處
