【摘 要】
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图像配准精度直接影响机器视觉尺度检测的精度，针对尺寸不变特征变换（SIFT）特征匹配未考虑特征点之间的几何关系，对于小插件等灰度变化较平滑的图像易产生误匹配点的问题，提出了几何特征约束的SIFT特征匹配改进算法。首先，用基于边界拓扑分析的图像跟踪算法提取目标轮廓；然后，用轮廓特征对SIFT算法进行约束并利用随机抽样一致（RANSAC）算法去除“离群点对”;最后，估计变换矩阵并完成图像精确配准。基于
【基金项目】
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陕西省自然科学基础研究计划（2021JM-539）；
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图像配准精度直接影响机器视觉尺度检测的精度，针对尺寸不变特征变换（SIFT）特征匹配未考虑特征点之间的几何关系，对于小插件等灰度变化较平滑的图像易产生误匹配点的问题，提出了几何特征约束的SIFT特征匹配改进算法。首先，用基于边界拓扑分析的图像跟踪算法提取目标轮廓；然后，用轮廓特征对SIFT算法进行约束并利用随机抽样一致（RANSAC）算法去除“离群点对”;最后，估计变换矩阵并完成图像精确配准。基于高分辨率工业相机和高性能计算机构建精密尺度检测系统，以手机USB接口插件为对象进行实验，实验结果表明：该算法图像配准精准度可达95.31%,与SIFT算法、SIFT+RANSAC算法相比较，配准精准度得到了较大提高，该算法已应用于某检测设备研制中。
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