【摘 要】
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针对大型工件视觉在线检测存在的技术难题,提出一种基于双目视觉特征点匹配的图像拼接方法。基于改进的尺度不变特征变换算法对特征点进行检测和匹配,采用随机抽样一致算法估计变换模型的参数以消除误匹配点,采用加权平滑融合法对拼接后的痕迹进行融合以完成图像拼接融合。搭建柔性视觉检测系统平台并开展工件特征区域的检测实验,将实验数据与工件特征区域的实际值进行对比,验证该拼接方法的正确性和有效性。实验结果表明,所提
【机 构】
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郑州轻工业大学机电工程学院,河南郑州450002;郑州科慧科技股份有限公司,河南郑州450001
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针对大型工件视觉在线检测存在的技术难题,提出一种基于双目视觉特征点匹配的图像拼接方法。基于改进的尺度不变特征变换算法对特征点进行检测和匹配,采用随机抽样一致算法估计变换模型的参数以消除误匹配点,采用加权平滑融合法对拼接后的痕迹进行融合以完成图像拼接融合。搭建柔性视觉检测系统平台并开展工件特征区域的检测实验,将实验数据与工件特征区域的实际值进行对比,验证该拼接方法的正确性和有效性。实验结果表明,所提方法满足实际工业生产中利用双目视觉系统快速图像拼接的要求。
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点云分类和分割是三维场景理解中的关键步骤。针对稀疏点云输入和遮挡不能有效识别点云的问题,提出一种改进型分类和分割网络Linked-DGCNN。在动态图卷积网络(DGCNN)的基础上增加EdgeConv卷积层数以提取深层次点云特征;去除DGCNN的转换网络以简化网络结构;引入深度残差网络的思想连接不同网络层的输出特征,形成点云特征,同时使网络训练更加稳定。基于ModelNet40和ShapeNet
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双频条纹投影是一种重要的三维测量方法。在实际测量过程中,如何兼顾测量速度和测量精度具有重要意义。介绍了一种混合双频算法,该算法共需要投射4幅条纹图像,包括3幅高频条纹图像和1幅低频条纹图像。采用三步相移计算高频条纹的背景强度和高频条纹截断相位;将低频条纹减去背景强度,并采用希尔伯特变换提取低频截断相位;采用几何约束方法展开低频截断相位,并将低频展开相位用于展开高频截断相位。为了验证所提方法的有效性
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