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基于机器视觉的零件自动识别研究

摘要

为快速、准确地进行零件图像识别,提出一种基于SURF的特征识别算法.为了提高识别率,先对零件图像进行预处理,包括图像增强,中值滤波.然后由SURF算法获取零件图像的特征点和相应的特征向量.鉴于特征向量的高维特性,对特征向量用主成分分析降维后采用最近邻距离比率双向匹配算法,并采用随机抽样一致算法进一步提纯匹配点,从而实现零件识别.实验结果表明,本文算法可以有效应对零件图片在发生旋转变化、尺度变化、模糊变化和亮度变化后的识别问题,具有较好的鲁棒性和实时性,能够满足工业化要求.

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