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        PET瓶封蓋缺陷視覺檢測(cè)算法研究

        2018-05-15 11:50:49吳蘭蘭黃祥斌
        機(jī)電工程 2018年5期
        關(guān)鍵詞:封蓋圖像匹配瓶蓋

        吳蘭蘭,陳 碩*,黃祥斌,陸 華

        (1.福州大學(xué) 機(jī)械工程及自動(dòng)化學(xué)院,福建 福州 350116;2.福州三龍噴碼科技有限公司,福建 福州 350014)

        0 引 言

        隨著飲料企業(yè)生產(chǎn)線的自動(dòng)化程度不斷提高,生產(chǎn)過程中也會(huì)產(chǎn)生一些不合格產(chǎn)品,封蓋缺陷就是在旋蓋過程中產(chǎn)生的,常見的封蓋缺陷有無蓋、高蓋和歪蓋。傳統(tǒng)的人工目測(cè)的封蓋缺陷檢測(cè)方法效率低下,且穩(wěn)定性差。基于機(jī)器視覺的自動(dòng)化無損檢測(cè)技術(shù)在飲料行業(yè)得到了廣泛的應(yīng)用。國(guó)外的KRONES、HEUFT、MIHO等公司,國(guó)內(nèi)的大恒、浩克、明佳等公司已經(jīng)研制出相應(yīng)的視覺檢測(cè)設(shè)備[1]。

        對(duì)于基于機(jī)器視覺的封蓋缺陷檢測(cè)理論的研究,已經(jīng)有不少學(xué)者取得一定的研究成果。文獻(xiàn)[2]使用區(qū)域標(biāo)記算法、Canny邊緣檢測(cè)算法、黑白二值化算法等,自動(dòng)尋找瓶蓋區(qū)域并確定瓶蓋縫隙的像素寬度,實(shí)現(xiàn)了對(duì)瓶蓋縫隙寬度的檢測(cè);文獻(xiàn)[3]利用多傳感器融合技術(shù)進(jìn)行瓶蓋封裝檢測(cè),多傳感器融合保證了檢測(cè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性,但僅對(duì)硬件平臺(tái)的搭建進(jìn)行闡述,未介紹具體的檢測(cè)算法;文獻(xiàn)[4]應(yīng)用對(duì)稱匹配算法來檢測(cè)PET瓶封蓋缺陷,該算法準(zhǔn)確性高、魯棒性強(qiáng),并且能消除毛刺和水珠對(duì)封蓋檢測(cè)的影響,但算法比較復(fù)雜,對(duì)光照條件要求較高;文獻(xiàn)[5]針對(duì)PET瓶防盜環(huán)是否斷裂,設(shè)計(jì)了一種基于輪廓曲率計(jì)算和角點(diǎn)檢測(cè)的防盜環(huán)斷裂檢測(cè)算法;文獻(xiàn)[6]提出一種基于圖像匹配的PET飲料瓶封裝缺陷的檢測(cè)方法,利用直方圖不變矩并結(jié)合周長(zhǎng)、面積、灰度等特征進(jìn)行圖像匹配,根據(jù)匹配程度判斷瓶蓋封裝質(zhì)量,該方法簡(jiǎn)單,但匹配算法速度較慢,且無法對(duì)具體缺陷進(jìn)行分類;文獻(xiàn)[7]利用Hough變換得到持胚環(huán)線,采用最小二乘擬合瓶蓋頂部的直線,通過持胚環(huán)直線和瓶蓋頂部直線位置關(guān)系完成瓶蓋的快速檢測(cè),該算法準(zhǔn)確率高,但是Hough計(jì)算量較大,且邊緣提取效果對(duì)其影響很大;文獻(xiàn)[8]用待檢圖像和標(biāo)準(zhǔn)圖像進(jìn)行配準(zhǔn)和差影計(jì)算,利用得到的差影圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)藥瓶封蓋缺陷檢測(cè),該算法簡(jiǎn)單,但對(duì)光照條件要求較高,且易受背景噪聲影響。

        上述文獻(xiàn)對(duì)檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)硬件要求較高,檢測(cè)算法較為復(fù)雜、檢測(cè)效率低,且只能檢測(cè)出實(shí)際存在的瓶蓋缺陷,無法對(duì)具體的缺陷進(jìn)行分類和判別顯示。

        本文主要針對(duì)PET瓶在封蓋過程中存在的無蓋、高蓋和歪蓋缺陷進(jìn)行檢測(cè),實(shí)現(xiàn)對(duì)多種類型瓶蓋封蓋缺陷的檢測(cè)。

        1 封蓋缺陷視覺檢測(cè)硬件平臺(tái)搭建

        該系統(tǒng)主要由光電傳感器、成像系統(tǒng)、圖像處理部分、工業(yè)IO卡和剔除裝置等硬件組成[9-12]。待檢PET瓶放置在運(yùn)動(dòng)的傳送帶上,PET瓶經(jīng)過光電傳感器時(shí)觸發(fā)相機(jī)拍照,圖像采集卡采集PET瓶圖像并傳輸?shù)綀D像識(shí)別系統(tǒng)對(duì)PET瓶圖像進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),判斷有無缺陷并標(biāo)記。如果飲料瓶存在缺陷,檢測(cè)系統(tǒng)對(duì)飲料瓶缺陷特征進(jìn)行分析并識(shí)別缺陷類型,同時(shí)工控機(jī)通過工業(yè)IO卡發(fā)出剔除信號(hào),剔除裝置動(dòng)作,把不合格品剔除生產(chǎn)線。檢測(cè)系統(tǒng)硬件系統(tǒng)如圖1所示。

        圖1 封蓋缺陷檢測(cè)硬件系統(tǒng)示意圖

        三維結(jié)構(gòu)示意圖如圖2所示。

        圖2 封蓋缺陷檢測(cè)系統(tǒng)三維結(jié)構(gòu)示意圖

        通過實(shí)驗(yàn)研究,目前PET瓶封蓋缺陷檢測(cè)存在以下難點(diǎn):(1)PET瓶材質(zhì)為聚苯二甲酸乙二醇酯,具有高透光率和反光率,且瓶?jī)?nèi)液體對(duì)光有折射特性,易造成采集圖像不清晰、缺陷信息丟失;(2)由于PET的反光特性,對(duì)光電傳感器的響應(yīng)/釋放時(shí)間有較高要求。

        為了解決上述難點(diǎn),本研究首先選取分辨率為640×480的CMOS工業(yè)相機(jī)、鏡頭選擇像面尺寸為2/3''的大光圈鏡頭,選擇背光照明方式。光源選擇貼片LED,漫射面板,長(zhǎng)寬均為120 mm的白色面光源,光源與飲料瓶平行布置。光源具體布置如圖3所示。

        圖3 光源示意圖

        光電傳感器選擇反射式(響應(yīng)釋放時(shí)間為0.25 ms),需要調(diào)整光電傳感器的位置,使瓶子正好處在采集到的圖像的正中央。光電傳感器位置示意圖如圖4所示。

        圖4 光電傳感器位置示意圖

        2 封蓋缺陷圖像處理算法

        2.1 基于圖像匹配的無蓋檢測(cè)算法

        當(dāng)相機(jī)位置固定,光照條件不變時(shí),相機(jī)拍出來的PET瓶瓶蓋部分效果圖中瓶蓋的灰度特征和形狀特征都非常明顯,因此可以根據(jù)圖像匹配算法來檢測(cè)瓶蓋的有無。

        圖像匹配是指從一幅(或多幅)圖像中找出與給定的圖像相似的圖像或者相似的區(qū)域(子圖像)的過程。通常把給定的圖像稱為模板圖像,而將待搜索圖像稱為目標(biāo)圖像[13]。因?yàn)槠可w檢測(cè)是對(duì)高速生產(chǎn)線上的PET瓶進(jìn)行實(shí)時(shí)檢測(cè),對(duì)檢測(cè)速度要求很高,本文選擇基于特征的匹配算法對(duì)瓶蓋進(jìn)行檢測(cè),匹配過程可以分為兩步:特征提取和相似性度量。

        2.1.1 特征提取

        根據(jù)瓶蓋特點(diǎn),筆者選擇其輪廓作為特征進(jìn)行圖像匹配。基于輪廓的形狀匹配算法主要在于對(duì)目標(biāo)輪廓的提取,所以輪廓的提取精度會(huì)對(duì)匹配結(jié)果產(chǎn)生重要的影響。常見的輪廓邊緣檢測(cè)算法有:Sobel、Prewitt、Log、Canny等。其中Canny算子邊緣檢測(cè)效果較好,它利用高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行去噪,能夠在去抗噪聲干擾和邊緣精確定位之間取得較好的平衡[14],其基本步驟如下:

        (1)高斯函數(shù)平滑圖像如下:

        (1)

        式中:f(x,y)—輸入圖像;G(x,y)—高斯函數(shù)。

        高斯函數(shù)平滑后的圖像為fs(x,y)為:

        fs(x,y)=G(x,y)*f(x,y)

        (2)

        (2)用一階偏導(dǎo)的有限差分來計(jì)算梯度的幅值和方向,圖像上沿x和y方向上的一階導(dǎo)數(shù)gx、gy為:

        (3)

        (4)

        對(duì)應(yīng)點(diǎn)的梯度和方向?yàn)椋?/p>

        (5)

        (6)

        (3)對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制,通過當(dāng)前像素點(diǎn)的梯度值與該點(diǎn)相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)的梯度值進(jìn)行比較,如果滿足以下條件:該梯度幅值大于相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)的幅值;相鄰的兩個(gè)方向間的梯度方向小于45°;該點(diǎn)周圍的3×3區(qū)域的梯度幅值小于設(shè)定的閾值,則將該點(diǎn)作為圖像的邊緣點(diǎn)。如果該點(diǎn)梯度值小于相鄰的點(diǎn),則將其值置為0,從而完成非極大值抑制過程。

        (4)用雙閾值算法檢測(cè)和連接邊緣,雙閾值處理以減少偽邊緣點(diǎn),并用連接分析來檢測(cè)并連接邊緣。

        為了節(jié)省Canny算子檢測(cè)時(shí)間,本研究先提取瓶蓋區(qū)域,然后再用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),檢測(cè)出來的邊緣為綠色。輪廓特征提取如圖5所示。

        圖5 輪廓特征提取

        得到輪廓線后,本研究記錄輪廓的坐標(biāo)以及相應(yīng)的一階導(dǎo)數(shù)作為輪廓的描述子,用于下一步匹配。

        2.1.2 相似性度量

        瓶蓋輪廓建立模板后,接下來筆者用模板在待匹配圖像中尋找匹配目標(biāo),進(jìn)行相似性度量。在相似性度量上,本文設(shè)計(jì)了一種基于歸一化互相關(guān)系數(shù)(NCC)的相似性度量算法,能有效地避免光照變化對(duì)匹配精度的影響。其基本原理如下:

        假設(shè)在匹配模板中輪廓線的坐標(biāo)以及X、Y方向上的梯度分別為

        Pi=(Xi,Yi)

        (7)

        Gi=(Gxi,Gyi)

        (8)

        式中:i—模板輪廓坐標(biāo)個(gè)數(shù),i=0,1,2,…n。

        同理在待匹配圖像中X、Y方向上的梯度為

        Gu,v=(Gxu,v,Gyu,v)

        (9)

        式中:u—待匹配圖像的行,u=0,1,2,…M;v—待匹配圖像的列,v=0,1,2,…N。

        在匹配過程中,筆者將模板在待匹配圖像上移動(dòng),比較模板與待匹配圖像上與模板重合區(qū)域的圖像之間的差異,取差異最小的區(qū)域?yàn)樽罴哑ヅ鋮^(qū)域[15]。相似性度量基本思想是計(jì)算模板圖像所有點(diǎn)的梯度向量與待匹配圖像中相應(yīng)點(diǎn)處的梯度向量的歸一化點(diǎn)積的和[16],相似性度量公式如下:

        (10)

        式中:Su,v—相似度閾值,0≤Su,v≤1,當(dāng)Su,v=1時(shí)表示待匹配圖像中有與模板圖像完美匹配的圖像,當(dāng)Su,v=0時(shí)表示在待搜索圖像中沒有找到與模板圖像匹配的圖像。

        基于歸一化互相關(guān)系數(shù)的相似性度量算法還有一個(gè)值得利用的特性,就是可以人為設(shè)定一個(gè)相似度閾值Smin,這樣在計(jì)算圖像的匹配度時(shí)就不需要計(jì)算模板所有元素與目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)的點(diǎn)積。使用Sj表示累計(jì)到模板的第j個(gè)元素時(shí)點(diǎn)積的總和[17]:

        (11)

        顯然,從j到n的所有剩余項(xiàng)都小于或等于1。因此,當(dāng)Sj

        本研究用上述算法對(duì)正常瓶蓋、高蓋、歪蓋、無蓋進(jìn)行測(cè)試,測(cè)得4種類型瓶蓋相似性度量得分分別為0.998 501、0.990 258、0.978 18和0.641 889,測(cè)試結(jié)果如圖6所示。

        圖6 圖像匹配結(jié)果

        經(jīng)過大量實(shí)驗(yàn)測(cè)試發(fā)現(xiàn):有蓋的相似性度量得分都大于0.9,無蓋的相似性度量得分都小于0.7。所以筆者設(shè)置閾值Smin為0.7。

        2.2 高蓋歪蓋檢測(cè)算法

        通過上述匹配算法檢測(cè)后,若判別瓶蓋存在,則需進(jìn)一步對(duì)高蓋、歪蓋進(jìn)行檢測(cè)。本文以持胚環(huán)作為測(cè)量基準(zhǔn),用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法得到持胚環(huán)的兩個(gè)邊緣點(diǎn),準(zhǔn)確擬合出持胚環(huán)所在的直線,并用最小二乘擬合算法計(jì)算出瓶蓋的上邊緣線,通過比較基準(zhǔn)線與瓶蓋上邊緣線之間的位置關(guān)系即可判斷是否存在高蓋、歪蓋缺陷。

        2.2.1 基準(zhǔn)線的提取

        持胚環(huán)是PET瓶為了抓取方便設(shè)計(jì)的一種特殊結(jié)構(gòu)。以持胚環(huán)為基準(zhǔn)首先要提取持胚環(huán)所在的直線。為了減少運(yùn)算量,本研究先對(duì)持胚環(huán)所在區(qū)域進(jìn)行提取。利用匹配算法得到的輪廓位置信息進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算就可以獲得持胚環(huán)所在區(qū)域。

        由于持胚環(huán)周圍灰度變化不是太明顯,傳統(tǒng)的邊緣提取效果都不是很好。本文用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法提取持胚環(huán)最左和最右兩個(gè)角點(diǎn),根據(jù)兩角點(diǎn)位置準(zhǔn)確計(jì)算出持胚環(huán)所在的直線。

        由Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法對(duì)持胚環(huán)區(qū)域進(jìn)行檢測(cè),根據(jù)最左邊和最右邊的兩點(diǎn)確定的直線方程為y=k0x+b0。角點(diǎn)檢測(cè)及持胚環(huán)直線確定如圖7所示。

        圖7 角點(diǎn)檢測(cè)及持胚環(huán)直線確定

        2.2.2 瓶蓋上邊緣直線擬合

        提取瓶蓋上邊緣所在直線也是先提取瓶蓋上邊緣所在區(qū)域。同樣利用圖像匹配算法得到的輪廓位置信息進(jìn)行相應(yīng)計(jì)算就可以獲得瓶蓋上邊緣所在區(qū)域。瓶蓋邊緣與背景灰度變化非常明顯,所以可以用Canny邊緣檢測(cè)算法得到瓶蓋邊緣。用Canny算法得到的邊緣線還包括瓶蓋兩側(cè)的邊緣線,所以還需進(jìn)一步把上邊緣線單獨(dú)提取出來。通過選取縱坐標(biāo)小于一定值的邊緣點(diǎn)[18],最終得到的上邊緣線如圖8所示。

        圖8 瓶蓋上邊緣線

        提取了上邊緣線后,本文用最小二乘法對(duì)上邊緣所在直線進(jìn)行擬合。給定n個(gè)點(diǎn){(xi,yi),i=0,1,...,n}設(shè)

        y=kx+b

        (12)

        式中:k—直線方程斜率;b—直線方程截距。

        用最小二乘法估計(jì)參數(shù)時(shí),要求觀測(cè)值的偏差的加權(quán)平方和為最小。對(duì)直線擬合來說,就是使下式的值最?。?/p>

        (13)

        對(duì)上式中的k、b分別進(jìn)行求偏導(dǎo),得:

        (14)

        求解上述方程組便可求得直線參數(shù)k和b的最佳估計(jì)值:

        (15)

        (16)

        最終瓶蓋上邊緣所在直線的擬合效果如圖9所示。

        圖9 瓶蓋上邊緣擬合直線

        基準(zhǔn)線和上邊緣線都求出來之后,根據(jù)兩條直線的距離及夾角即可判斷是否存在高蓋、歪蓋缺陷。

        (17)

        則說明瓶蓋是歪蓋,其中μ是設(shè)定的閾值,具體數(shù)值要根據(jù)瓶蓋制造精度以及生產(chǎn)者要求精度來確定。

        (18)

        如果d>d0,則說明瓶蓋是高蓋,否則瓶蓋合格。d0為持胚環(huán)到瓶蓋上邊緣的標(biāo)準(zhǔn)距離。

        3 算法流程

        本文先利用圖像匹配算法對(duì)瓶蓋輪廓特征進(jìn)行提取,根據(jù)模版圖像和待匹配圖像相似性度量判別瓶蓋的有無,再利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)擬合瓶蓋持胚環(huán)基準(zhǔn)直線方程,用Canny邊緣檢測(cè)算法和最小二乘擬合算法提取瓶蓋上邊緣直線方程,最后通過兩直線方程位置關(guān)系判別是否為高蓋或歪蓋缺陷。

        檢測(cè)流程圖如圖10所示。

        圖10 PET瓶封蓋缺陷檢測(cè)算法流程圖

        4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

        筆者對(duì)檢測(cè)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測(cè)試。本文選擇SENTECH公司生產(chǎn)的STC-MB33PCL型工業(yè)相機(jī),鏡頭選擇Tokina公司型號(hào)為TC1214-3MPG的鏡頭,選用長(zhǎng)寬都為120 mm的白色面光源。實(shí)驗(yàn)測(cè)試在處理器為Intel Core I5,主頻3.3 GHz、內(nèi)存4 G、win7操作系統(tǒng)的電腦上進(jìn)行。

        測(cè)試中本文設(shè)定瓶蓋相似性度量匹配得分小于0.7即為無蓋。瓶蓋上邊緣所在直線與持胚環(huán)所在直線的斜率絕對(duì)值之差大于0.03,即兩條直線的夾角大于1.72°時(shí),判定瓶蓋為歪蓋。瓶蓋上邊緣所在直線與持胚環(huán)所在直線的距離大于128個(gè)像素即為高蓋。測(cè)試結(jié)果如圖11所示。

        圖11 圖像匹配結(jié)果

        具體測(cè)試數(shù)據(jù)如表1所示。

        表1 封蓋檢測(cè)試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果

        本文還對(duì)其他幾種不同類型的PET瓶進(jìn)行了封蓋檢測(cè)實(shí)驗(yàn),對(duì)不同的PET瓶需根據(jù)瓶蓋的幾何特征對(duì)相應(yīng)的檢測(cè)參數(shù)進(jìn)行修改,檢測(cè)效果如圖12所示。

        圖12 3種不同類型的瓶子檢測(cè)效果

        筆者對(duì)其他3種類型的PET瓶的封蓋進(jìn)行測(cè)試,具體的檢測(cè)結(jié)果如表2所示。

        表2 不同類型PET瓶測(cè)試結(jié)果

        由實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果可知:該封蓋檢測(cè)算法通用性較強(qiáng),能適應(yīng)不同類型的PET瓶瓶蓋的檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)測(cè)試中,封蓋檢測(cè)的平均時(shí)間小于100 ms。

        5 結(jié)束語

        本文介紹了一種基于機(jī)器視覺技術(shù)的PET瓶封蓋缺陷的檢測(cè)算法,通過圖像匹配算法能很好地實(shí)現(xiàn)瓶蓋有無的判斷;提出了基于持胚環(huán)線及瓶蓋上邊緣線的高蓋、歪蓋的檢測(cè)方法,利用Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法,可精確確定出持胚環(huán)線所在直線方程,利用Canny邊緣檢測(cè)算法和最小二乘擬合算法得到上邊緣線直線方程,使得高蓋和歪蓋的檢測(cè)變得更加準(zhǔn)確。

        實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該算法有較高的準(zhǔn)確性和魯棒性,檢測(cè)時(shí)間短、通用性強(qiáng),能對(duì)不同類型的缺陷進(jìn)行實(shí)時(shí)分類和判別顯示。

        參考文獻(xiàn)(References):

        [1] 童季剛,廖 菲,羅良傳.一種機(jī)器視覺的瓶罐缺陷檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J].機(jī)電工程技術(shù),2016,45(8):28-31.

        [2] 王海棟,趙巨峰,高秀敏,等.藥品生產(chǎn)線瓶蓋縫隙的視覺檢測(cè)技術(shù)研究[J].光學(xué)儀器,2016,38(4):283-287.

        [3] 張 哲,朱錚濤,李 淵,等.瓶蓋缺陷在線自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展,2016,26(6):151-154.

        [4] 王貴錦,劉 博,何 貝,等.應(yīng)用對(duì)稱匹配的PET瓶瓶蓋缺陷實(shí)時(shí)檢測(cè)[J].應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào),2014,32(6):617-624.

        [5] 彭 玉,王耀南,周顯恩,等.基于輪廓曲率的PET瓶防盜環(huán)斷裂檢測(cè)[J].電子測(cè)量與儀器學(xué)報(bào),2017,31(3):422-429.

        [6] 孫 濤.基于圖像匹配的PET飲料瓶封裝缺陷檢測(cè)研究[D].廣州:廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院,2008.

        [7] 鄭云峰,王貴錦,何 貝,等.基于直線擬合算法的PET瓶瓶蓋檢測(cè)方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2011,28(11):4398-4400.

        [8] 王保軍.基于機(jī)器視覺的藥瓶封裝缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[D].沈陽:東北大學(xué)機(jī)械工程與自動(dòng)化學(xué)院,2014.

        [9] CAMPOS M, FERREIRA M, MARTINS T. Inspection of bottle crates in the beer industry through computer vision[C]. Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, Glendale: IEEE,2010.

        [10] MERY D, MEDINA O. Automated visual inspection of glass bottles using adapted median filtering[C]. International Conference on Image Analysis & Recognition, Porto: Springer,2004.

        [11] PENG Xiang-qian, LI Xiang-hua. An online glass medicine bottle defect inspection method based on machine vision[J].GlassTechnology:EuropeanJournalofGlassScience&TechnologyPartA,2015,56(3):88-94.

        [12] WANG Bao-jun, YANG Guang-yan. Medical bottle detecting system based on machine vision[J].AppliedMechanicsandMaterials,2013(373-375):521-524.

        [13] 郭倩茜.圖像匹配的主要方法分析[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2016(20):81.

        [14] GONZALEZ R C.數(shù)字圖像處理[M].3版.北京:電子工業(yè)出版社,2011.

        [15] HOFHAUSER A, STEGER C, NAVAB N. Edge-based template matching and tracking for perspective distorted planar objects[J].LectureNotesinComputerScience,2008,5358(1):35-44.

        [16] HARRIS C. A combined corner and edge detector[J].ProcAlveyVisionConf,1988(3):147-151.

        [17] HOFHAUSER A, STEGER C, NAVAB N. Edge-based template matching with a harmonic deformation model[J].CommunicationsinComputerandInformationScience,2009,24(1):176-187.

        [18] STEGER C.機(jī)器視覺算法與應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2008.

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