Product Surface Defect Detection Based on SURF Algorithm Research
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摘要: 针对产品表面正确性的快速自动无损检测问题，提出了利用垂直投影法确定旋转步长来获取序列图像的方法，并将一种针对尺度旋转不变性（SIFT）改进的SURF算法应用到此方面，该算法通过计算积分图像和 Hessian 矩阵大大提高了特征点检测的速度，节省了图像匹配时所用的时间，并提高了算法的实时性。首先通过确定旋转步长来获取标准序列图库，其次通过SURF算法寻找最优匹配位置，最后通过相关度的计算来判别各区域是否有缺陷。实验表明，在对待检测图像和标准序列图像库中的5幅图像匹配时SURF算法比SIFT算法大约节省了2.6 s，显然，把SURF算法应用于序列图像中匹配可以大大节省缺陷检测时所用的时间。
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