基于机器视觉的打磨工件跟踪方法研究

摘要：

为克服在自动化生产中跟踪打磨工件时受尺度变化、部分遮挡等因素影响跟踪效果的问题,提出了一种基于机器视觉的打磨工件长时间目标跟踪算法.该算法对传统的KCF目标跟踪算法作了尺度估计、质心位置预测和质心修正重定位的改进,首先在与传统KCF算法结合的基础上计算出运动目标质心位置,同时引进尺度金字塔来进行目标尺度估计;然后提出一种质心位置预测方法估计其质心运动;最后为了防止目标丢失使用质心修正重定位方法进行质心重定位,提高了跟踪的稳定性.实验证明,在工件发生尺度变化、部分遮挡等的情况下,该方法具有良好的检测效果,并具有较强的鲁棒性.

关键词：机器视觉、目标跟踪、相关滤波器、尺度估计

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：广东省应用型科技研发专项项目2015B090922012;广州市产学研协同创新重大专项项目201604020016;广东省产学研合作专项项目2014B090904080

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：3513-3516,3520