| 基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法 |
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| 引用本文： | 钟佩思,刘敬华,刘梅,倪伟.基于改进的加速鲁棒特征算法的工件定位方法[J].科学技术与工程,2019,19(5). |
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| 作者姓名： | 钟佩思 刘敬华 刘梅 倪伟 |
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| 作者单位： | 山东科技大学机械电子工程学院,青岛266590;山东科技大学先进制造技术研究中心 ,青岛266590;山东科技大学机械电子工程学院,青岛,266590 |
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| 基金项目： | 山东省重点研发计划资助项目 |
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| 摘 要： | 为了解决传统的图像处理算法识别现场获得的工件图像速度慢且匹配效果较差等问题,通过对工件图像的识别方法进行研究,提出了一种改进的加速鲁棒特征(SURF)算法可以实现工件准确、实时的定位。该算法基于加速分割测试特征检测器(FAST)对SURF算法的特征提取方式进行改进,首先利用FAST提取特征点,然后通过SURF算法生成特征点描述子,使用主成分分析算法(PCA)对描述子进行降维。随后以欧式距离作为相似性度量进行粗匹配,再采用随机抽样一致算法(RANSAC)剔除误匹配点。最后结合双目视觉技术得到工件空间位置坐标。实验结果表明：本文提出的算法在运行时间上相比传统SURF算法减少80%,同时提高了匹配的精度。可见达到了准确、实时的工件定位目的。
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| 关 键 词： | 加速分割测试特 征加速鲁棒特 征主成分分析算法降维 双目视觉 工件定位 |
| 收稿时间： | 2018/10/9 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2018/11/12 0:00:00 |
Workpiece Positioning Method Based on Improved SURF Algorithm |
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| Zhong Peisi,and.Workpiece Positioning Method Based on Improved SURF Algorithm[J].Science Technology and Engineering,2019,19(5). |
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| Authors: | Zhong Peisi and |
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| Institution: | School of Mechanical and Electronic Engineering, Shandong University of Science and Technology,,, |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | features from accelerated segment test speeded-up robust feature principal component analysis algorithm dimension reduction binocular vision workpiece positioning |
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