基于双掩模图像差影的工业产品表面缺陷检测

针对利用图像差影法进行缺陷检测时易受配准精度和产品制作过程扰动的影响,以及单掩模算法难以检测不同类型缺陷的问题,结合工业产品表面缺陷,提出基于双掩模的图像差影策略.通过分别提取模板图像和待测图像的边缘并作膨胀处理得到双掩模即模板掩模和待测掩模,双掩模进行融合处理后分别与模板图像和待测图像做卷积,再采用差影法进行缺陷检测.实验证明:该方法能精确检测出多类表面缺陷,且满足实时要求.     

基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。