一种基于SURF特征的零件识别算法

• 作者: 余莉 曹金燕 袁安富
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: SURF特征 零件识别 近似最近邻匹配法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 186-189
• 页数: 4页
• 分类号: TP393
• 字数: 5177字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2015.01.047

摘要

针对传统零件识别系统时间效率低等问题,提出基于SURF(Speeded-Up Robust Features)特征的零件识别算法.该算法首先对零件图像进行相关预处理,然后通过SURF算法得到零件图像的特征点和相应的特征向量,最后根据零件识别任务的特点,运用近似最近邻算法ANN(Approximate Nearest Neighbor)进行特征向量的匹配搜索,得到与模板图像最相似的图像序列.通过SURF算法和ANN算法的联合使用,解决了零件在旋转、尺度、模糊和光照变化后的识别难题,实现了算法的实时性和工业化要求.实验表明,相比于传统零件识别算法,该算法在算法效率及稳定性等方面都有显著性提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁安富	南京信息工程大学信息与控制学院	39	664	14.0	25.0
2	余莉	南京信息工程大学信息与控制学院	27	162	8.0	11.0
3	曹金燕	南京信息工程大学信息与控制学院	1	9	1.0	1.0