基于联合模型匹配的齿轮视觉检测方法

• 作者: 何自芬 张印辉 王森 田敏
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉检测 Par-King图像增强算法 梯度方向直方图 图像金字塔匹配
• 年，卷（期）: 2018,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 170-175
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1708-0303

摘要

针对工业场景下对图像中机械零件的视觉检测任务引入区域块循环分解行人检测算法.根据检测精度的需要,利用Par-King图像增强算法改进目标和背景梯度方向直方图特征的可分性,自建数据集训练出SVM和频域SVR两个不同的分类器模型并利用可变性部件模型算法中图像金字塔匹配方法对测试集图像进行联合视觉检测.实验结果表明,该联合检测方法相比于区域块循环分解行人检测算法有着更好的检测精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何自芬	昆明理工大学机电工程学院	33	122	6.0	10.0
2	张印辉	昆明理工大学机电工程学院	40	190	8.0	13.0
3	王森	昆明理工大学机电工程学院	8	40	4.0	6.0
4	田敏	昆明理工大学机电工程学院	4	28	3.0	4.0