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基于SURF算法的产品表面缺陷检测研究  
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【英文篇名】 Product Surface Defect Detection Based on SURF Algorithm Research
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 孙宝华; 韩跃平; 徐青; 赵静;
【英文作者】 SUN Bao-hua; HAN Yue-ping; XU Qing; ZHAO Jing; School of Information and Communication Engineering; North University of China;
【作者单位】 中北大学信息与通信工程学院;
【文献出处】 红外技术 , Infrared Technology, 编辑部邮箱 2014年 06期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 缺陷检测; 序列图像; 垂直投影法; SURF算法; 相关度计算;
【英文关键词】 defect detection; image sequences; vertical projection; SURF algorithm; correlation calculation;
【摘要】 针对产品表面正确性的快速自动无损检测问题,提出了利用垂直投影法确定旋转步长来获取序列图像的方法,并将一种针对尺度旋转不变性(SIFT)改进的SURF算法应用到此方面,该算法通过计算积分图像和Hessian矩阵大大提高了特征点检测的速度,节省了图像匹配时所用的时间,并提高了算法的实时性。首先通过确定旋转步长来获取标准序列图库,其次通过SURF算法寻找最优匹配位置,最后通过相关度的计算来判别各区域是否有缺陷。实验表明,在对待检测图像和标准序列图像库中的5幅图像匹配时SURF算法比SIFT算法大约节省了2.6 s,显然,把SURF算法应用于序列图像中匹配可以大大节省缺陷检测时所用的时间。
【英文摘要】 Aiming at the fast automatic NDT problem of correctness of product surface, in order to obtain image sequences, a method using vertical projection to determine the rotation is proposed, and the SURF algorithm which includes improved rotating invariance for scale(SIFT)is applied. The algorithm greatly increases the speed of feature point detection by calculating the integral image and Hessian matrix, and saves the image matching time and improves the real-time performance. Firstly, the standard sequence was ...
【基金】 国家自然科学基金,编号:61171178,61171179; 山西省自然科学基金,编号:2012011010-3; 2012年山西省高等学校优秀青年学术带头人支持计划
【更新日期】 2014-08-13
【分类号】 TP391.41
【正文快照】 0引言随着中国制造工业的发展,越来越多的工程从传统模式往自动化控制模式转化,实现产品表面的缺陷检测的自动化和连续化,随着产品表面缺陷检测的应用得到越来越广泛的关注以及人们对产品质量要求的不断提高,传统的人工检测由于费时间、费精力等很多原因已不能得到令人满意的检

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