基于机器视觉的齿轮图像拼接方法研究

简介

基于机器视觉的测量技术现在已经相当成熟,但目前使用机器视觉进行工业零件测量的多为小尺寸零件,对于超出工业相机有效物距的零件的测量较少。应用图像拼接方法,将拍摄到的单个齿轮的多个图像拼接成一个完整的齿轮图像,以便后续进行齿轮的测量。在图像拼接过程中,将SURF特征点检测与FREAK特征描述子相结合,节省了特征匹配的时间,提高了拼接速度;使用两次BFMatcher(暴力匹配)及对称性验证,提高了特征匹配点的质量;对特征匹配点进行多次筛选,保证了变换矩阵的准确性;去除变换矩阵中的缩放和剪切动作,保证了图像只进行刚性变换;采用加权图像融合方法,保证了图像的无缝拼接。经实验和误差分析,结果表明该齿轮拼接技术方法速度快、精度高。