基于SURF特征点的金属罐图案检测算法

• 作者: 王旭迎 田仁赞 胡晓彤
• 来源期刊: 天津科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 金属罐图案 分区域 SURF 特征点 K最近邻 位置关系
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 所属期刊栏目: 【信息科学与技术】
• 页码范围: 72-77
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6|TP13
• 字数: 4340字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13364/j.issn.1672-6510.20140149

摘要

为快速、准确地检测出金属罐生产过程中出现的图案倒置问题，提出一种基于 SURF 特征点的金属罐图案检测算法。该算法通过比较金属罐图像与模板图像间匹配特征点的位置关系，实现金属罐图案方向的判别。首先利用SURF 算法分别提取分区域处理后的待检测图像和模板图像的特征点；再利用双向 KNN 算法和 RANSAC 算法进行特征点匹配；最后计算匹配特征点的位置关系，并判别金属罐方向。实验表明，该算法能够有效地实现金属罐图案倒置的检测，可以达到每分钟800罐的检测速度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡晓彤	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	16	82	6.0	8.0
2	田仁赞	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	王旭迎	天津科技大学计算机科学与信息工程学院	1	0	0.0	0.0