典型文献
基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法
文献摘要：
尽管基于机器视觉的缺陷检测技术已较为成熟,但应用在轴承外圈表面缺陷检测的理论研究还相对较少.应用图像拼接方法,将拍摄到的含有不完整缺陷区域的轴承外圈表面图像拼接为一幅缺陷信息完整的图像,以便后续进行缺陷的识别.在图像拼接过程中,同时采用SURF算法和图像柱面投影原理,还原了图像边缘缺陷区域的真实空间信息.建立Hessian矩阵(基于SURF算法)提取并匹配特征点,运用加权平均融合算法实现对含有缺陷信息的轴承外圈表面图像无缝拼接.经实验分析,结果表明该方法有效还原了轴承的空间几何特性,保留了边缘特征信息,能为图像拼接的准确性及拼接质量提供有效保障.无论从理论还是实践的角度来说,均有研究和探索的必要性.
文献关键词：
SURF算法;轴承;表面缺陷;柱面投影;图像拼接;加权融合
中图分类号：
作者姓名：
赵春华;贾玥泽;谭金铃;李香归
作者机构：
三峡大学机械与动力学院, 宜昌 443002;三峡大学水电机械设备设计与维护湖北省重点实验室,宜昌 443002
文献出处：
引用格式：
[1]赵春华;贾玥泽;谭金铃;李香归-.基于机器视觉的轴承外圈表面图像拼接方法)[J].科学技术与工程,2022(14):5729-5736
A类：
空间几何特性
B类：
机器视觉,轴承外圈,表面图像,图像拼接方法,表面缺陷检测,一幅,缺陷信息,接过,SURF,和图像,柱面投影,图像边缘,真实空间,空间信息,Hessian,匹配特征点,加权平均融合,融合算法,算法实现,边缘特征,特征信息,实践的角度,加权融合
AB值：
0.276211
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