基于机器视觉的车辆保险盒在线检测研究

• 作者: 杨晓雪 高如新
• 来源期刊: 计算机测量与控制
• 关键词: 在线检测 单应性 SURF特征 图像匹配
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 自动化测试技术
• 页码范围: 3277-3280
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2015.10.008

摘要

车辆保险盒作为汽车电控系统中的一个重要的元器件,其质量好坏直接影响汽车的性能,传统的车辆保险盒检测主要依靠人工检测,检测费时费力,针对该问题,提出一种基于视觉的车辆保险盒在线检测方法,分析了产品图像校正到标准模板图像的位置误差,采用SURF (speeded up robust feature)算法和平面单应性理论将待检产品图像变换到标准模板位置,利用颜色直方图匹配和模板匹配完成保险盒上元件的检测;实验结果证明,该方法检测效率高,稳定可靠,能够满足在线检测的要求,具有一定实用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高如新	河南理工大学电气工程与自动化学院	12	103	6.0	10.0
2	杨晓雪	河南理工大学电气工程与自动化学院	2	9	2.0	2.0