摘要
针对传统的图像识别算法识别多品种工件,存在运行时间长、识别率低等问题,提出基于改进ORB-SVM的工件图像识别方法.在传统ORB算法的特征点检测基础上,采用SIFT算法获得具有旋转尺度不变性的图像特征描述,并利用词袋模型将图像特征转化为特征直方图,进而构建支持向量机(SVM)的分类模型,实现对工件的识别分类.试验结果表明:改进的ORB-SVM在应对旋转变换、光照变换、尺度变换时更具鲁棒性,且工件识别准确率高达98.89％,单个工件的识别时间低于0.43 s,具有良好的高效性和实用性.研究为多领域的工件识别提供参考.
基金项目
国家自然科学基金项目(51575211)
湖北省自然科学基金项目(2016CFB401)
湖北省教育厅科学技术研究项目(Q20201801)
湖北汽车工业学院博士科研启动基金项目(BK202004)
维普
万方数据