賈志前

摘 要：針對(duì)基于改進(jìn)SIFT的最優(yōu)位置確定法存在的實(shí)時(shí)性差的問(wèn)題，提出了一種基于圖像灰度統(tǒng)計(jì)曲線的待檢產(chǎn)品圖像在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中最優(yōu)位置確定法。該方法采用圖像灰度統(tǒng)計(jì)的曲線趨勢(shì)分析法進(jìn)行圖像匹配，對(duì)比待檢產(chǎn)品與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的圖像灰度統(tǒng)計(jì)曲線趨勢(shì)，從而確定待檢的產(chǎn)品圖像在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的最優(yōu)位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明采用基于圖像灰度統(tǒng)計(jì)曲線的最優(yōu)位置確定法比基于改進(jìn)SIFT的最優(yōu)位置確定法平均可節(jié)省4.38s。

關(guān)鍵詞：圖像灰度統(tǒng)計(jì)曲線；最優(yōu)方位的確定；圖像匹配；SIFT算法

引言

因?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)技術(shù)[1]具有損壞小、成本低、速度快、正確率高、時(shí)間工作長(zhǎng)等優(yōu)勢(shì)，所以其在現(xiàn)代工業(yè)自動(dòng)檢測(cè)領(lǐng)域中被普遍使用。對(duì)于各種工業(yè)產(chǎn)品，使用機(jī)器視覺(jué)技術(shù)檢測(cè)，因?yàn)樵跍y(cè)試階段產(chǎn)品是隨機(jī)放置的，所以它應(yīng)該是在一個(gè)隨機(jī)的方向，以實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品測(cè)試的檢測(cè)，故首先要確定待檢物品圖像在合格產(chǎn)品的圖像標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中最優(yōu)方位信息。因此，需研究一種快速準(zhǔn)確確定待檢測(cè)圖在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中位置的方法。

確定最優(yōu)位置過(guò)程就是圖像的匹配過(guò)程，一般的圖像匹配方法有： Harris-Affine、Edge-Based Regions 、Hessian-Based Affine 、MSER、ASIFT算法和SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法[2]。改進(jìn)的SIFT算法不僅具備SIFT的尺度、旋轉(zhuǎn)、平移的不變性等優(yōu)點(diǎn)，而且還擁有比SIFT更高更可靠的準(zhǔn)確度，故其被普遍應(yīng)用，但是它在匹配速度方面有所不足，不能滿足工業(yè)檢測(cè)的實(shí)時(shí)性。文章提出一種基于圖像灰度統(tǒng)計(jì)曲線的最優(yōu)位置確定法在實(shí)時(shí)性方面有很大的突破。

1 基于改進(jìn)SIFT的最優(yōu)位置確定法

采用SIFT算法結(jié)合RANSAC對(duì)待匹配圖像與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中圖像進(jìn)行一一匹配，可以增強(qiáng)圖像匹配的準(zhǔn)確度，從而確定待匹配圖像在合格產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的最優(yōu)位置，其步驟如下：

Step1.以3°為采樣步長(zhǎng)對(duì)合格產(chǎn)品進(jìn)行采樣，獲得120幅圖像，對(duì)每幅圖像進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)提取[3]，為每個(gè)特征點(diǎn)建立特征向量，得合格產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。

Step2.獲取隨機(jī)方位下的待檢產(chǎn)品圖像，對(duì)其進(jìn)行SIFT特征點(diǎn)提取，并建立特征向量。

Step3.取隨機(jī)方位下待檢圖的一個(gè)特征點(diǎn)，從合格產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中找出距離這個(gè)待檢特征點(diǎn)最近的兩個(gè)特征點(diǎn)，若在這兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)特征點(diǎn)中最近距離比上次近距離的值小于0.65，則將其判斷成一對(duì)匹配點(diǎn)。對(duì)隨機(jī)方位下待檢圖的所有特征點(diǎn)進(jìn)行一一匹配。

Step4.利用RANSAN算法[4]去除誤配點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)合格產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中每幅圖像含有的匹配點(diǎn)數(shù)，將匹配點(diǎn)數(shù)最多的圖像判為待檢圖像在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的最優(yōu)位置。

2 基于圖像灰度統(tǒng)計(jì)曲線的最優(yōu)位置確定法

若產(chǎn)品待識(shí)別尺寸非常小，則采用步長(zhǎng)就非常小，獲取的合格產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)圖像數(shù)量非常多。選擇將待配圖和標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的圖像進(jìn)行一一匹配的話，將需要較長(zhǎng)時(shí)間，則工業(yè)的實(shí)時(shí)性要求就得不到滿足。而采用基于圖像灰度的統(tǒng)計(jì)曲線趨勢(shì)分析法的查找速度較快，可以滿足工業(yè)的實(shí)時(shí)性要求。

2.1 灰度統(tǒng)計(jì)曲線法的步驟

Step1.分別對(duì)合格產(chǎn)品和待檢產(chǎn)品以3°為采樣步長(zhǎng)獲取120幅圖

像，對(duì)每幅圖像進(jìn)行灰度平均值計(jì)算，以每幅圖像的灰度平均值分別建立合格品灰度統(tǒng)計(jì)曲線和待檢品灰度統(tǒng)計(jì)曲線。

Step2.比對(duì)合格品灰度統(tǒng)計(jì)曲線和待檢品灰度統(tǒng)計(jì)曲線，確定待檢產(chǎn)品圖像在標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)的最優(yōu)位置。

2.2 灰度平均值法

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

文章以產(chǎn)品內(nèi)部多個(gè)待檢測(cè)零件為檢測(cè)目標(biāo)，實(shí)驗(yàn)中圖片是來(lái)自X射線圖像，實(shí)驗(yàn)環(huán)境是，Intel（R） Core（TM） i5-2450M CPU @ 2.5GHZ 2.50GHZ的處理器，4.00GB內(nèi)存，仿真品臺(tái)Matlab2010b，操作系統(tǒng)Windows7。采用基于改進(jìn)SIFT的最優(yōu)位置確定法，將待檢圖與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中圖像一一匹配，得到待檢圖與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中24°位置圖像的匹配點(diǎn)數(shù)最多[3]，故位置相對(duì)應(yīng)，如圖2所示，耗時(shí)間為8.4s。采用基于圖像灰度的統(tǒng)計(jì)曲線趨勢(shì)分析法，如圖3所示，由于待檢產(chǎn)品序列圖的像灰度統(tǒng)計(jì)曲線與合格產(chǎn)品序列圖像的灰度統(tǒng)計(jì)曲線大體趨勢(shì)一致，確定在隨機(jī)擺放下的待檢產(chǎn)品第一幅圖像與標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中第9幅位置圖像對(duì)應(yīng)，即對(duì)應(yīng)24°位置圖像，識(shí)別過(guò)程用時(shí)4.02s。上述的檢測(cè)時(shí)間，均是在保證準(zhǔn)確率的情況下經(jīng)40次實(shí)測(cè)統(tǒng)計(jì)作平均值得出。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于圖像灰度的統(tǒng)計(jì)曲線趨勢(shì)分析法在實(shí)時(shí)性方面明顯優(yōu)于基于SIFT的最優(yōu)位置確定法。

4 結(jié)束語(yǔ)

文章提出了一種基于灰度統(tǒng)計(jì)曲線的最優(yōu)位置確定法，僅以兩條灰度統(tǒng)計(jì)曲線對(duì)比為依據(jù)，確定兩個(gè)序列圖之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，大大的減小了圖像匹配的運(yùn)算量，極大的提高了圖像匹配的速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本方法匹配速度較快，適用于實(shí)時(shí)性要求高的工業(yè)批量生產(chǎn)領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)

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