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。