基于机器视觉的收藏币类型识别及币面缺陷检测
以开发收藏币币面品相检测系统为目标,研究了图像滤波、变换、类型识别及配准等技术.通过预处理初步分割出币面区域,采用多目标相关性模板匹配法,识别出收藏币类型及币面特征在图像中所处的位置,然后根据匹配结果将目标图像与参考图像进行配准,在配准的基础上进行差分,实现对收藏币币面缺陷区域的提取.再根据不同类型缺陷的灰度、几何、形状特征的不同对缺陷区域进行分类识别,然后统计缺陷区域的面积、坐标等参数.实验数据表明,收藏币币面图像识别配准高效准确,能够有效提取出缺陷区域并准确统计缺陷参数.
图像处理;图像差分;图像分割;缺陷提取
TP274(自动化技术及设备)
北京市教委科技创新服务2020YFF0304900
2022-01-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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