基于图像SURF特性的产品检测

基于图像SURF特性的产品检测 报告人：赵玉茹指导教师：肖夏时间：2013.1.16

Contents 1 背景流程 2 3 实验 4 文献 Company Logo

一、背景 • 随着计算机技术的不断发展，图像匹配技术在工业产品检测方面的应用越来越广泛。 • 现代科技不断进步和发展，电子产品功能日益复杂，性能也提高，元件变小，密度增大，电路板生产过程中不免会有元器件缺失、偏移以及错件等缺陷。 • 人工视觉检测电路板元件变得困难，无法满足实际应用的要求。计算机视觉检测具有检测质量高，可实现无损检测的优点，日益成为人们研究的热点 Company Logo

二、产品检测流程图 采集源图像模板图图像预处理 SURF提取源图像特征点 SURF提取模板图像特征点特征点粗匹配特征点精匹配定位 Company Logo 检测

三、实验 一般情况下，基于SURF的图像匹配不需要进行图像预处理，在特殊情况下，受环境干扰大（如在水下），需要进行对图像进行一些预处理（图像增强，滤波，平滑等）。以前实验证明旋转放大可以得到稳定的匹配，下图为被椒盐噪声污染的电路板图像匹配结果。 Company Logo

实验证明被椒盐噪声污染的电路板图像同样有较好的稳定性结果。实验证明被椒盐噪声污染的电路板图像同样有较好的稳定性结果。 Company Logo

实拍图匹配 图1 图2 图2.1 图2.2 Company Logo

图2和图2.1匹配结果 图1和图2.1匹配结果 Company Logo

图2和图2.2匹配结果 图1和图2.2匹配结果 Company Logo

实验证明，在不同拍摄条件，不同视角获取的两幅图可以得到稳定的匹配结果。实验证明，在不同拍摄条件，不同视角获取的两幅图可以得到稳定的匹配结果。 Company Logo

四、文献 • 论文一 • 基于分支特征点的导航用实时图像匹配算法。冷雪飞等。南京航空航天大学。自动化学报。第33卷第7期。2007.7 • 论文二 • Feature Matching In Underwater Environments Using Sparse LinearCombinations。Kenton Oliver。Department of Computer Science and Engineering。University of South Carolina。2010 IEEE。 Company Logo

基于分支特征点的导航用实时图像匹配算法 传统的图像匹配算法需要全局搜索匹配特征点,耗时巨大,而只提取分支特征点来匹配能满足导航系统实时性的要求。仿真结果表明,提出的匹配算法耗时较短,能满足导航系统实时性的要求。 • 匹配的主要流程如下： • 采用canny算子分别提取参考图和实测图的边缘,得到参考图特征二值图和实测图特征二值图。 • 将两幅特征二值图分别去噪，细化。 • 提取参考图和实测图中的分支点，求取加权Hausdorff距离。 • 具有最小Hausdorff距离的点就是最终匹配点。 Company Logo

实验结果 Company Logo

Feature Matching In Underwater Environments Using Sparse LinearCombinations In this paper, a method for matching features in underwater environments was proposed. The approach is basedon synthesizing possible conditions and looking for linearcombinations of these conditions which can explain the observed features in an underwater image. Company Logo

Experimental results show that the approach performs better than singlenearest neighbor basedmethods when good feature pointsare found. • However, when detecting features in an underwater image, there is no guarantee that detect featuresmatchable to the out-of-water image can be obtained. Company Logo

Thank You ! Company Logo

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