基于Hu-SIFT特征匹配与遗传算法的零件视觉分拣方法

作者：鲁晟燚; 梁冬泰^*; 梁丹; 吴晓成

来源：传感器与微系统, 2020, 39(12): 123-126.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2020)12-0123-04

• 零件分拣
• 特征匹配
• 机器视觉
• 路径规划

针对机械零部件快速分拣需求,提出一种基于Hu-尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配与遗传算法的零件视觉分拣方法。首先,通过形态学处理与滤波算法对零件图像进行预处理;然后,设计基于HuSIFT特征匹配的图像识别算法,融合Hu不变矩和SIFT特征进行全局和局部的特征匹配,以准确提取目标零件,并利用仿射变换进行目标零件定位;最后,针对传统遗传算法收敛速度慢的问题,提出一种基于极值优化的改进遗传算法,对机械手目标零件的最优分拣路径进行快速规划。实验表明:所提方法的平均查准率和查全率为86.06%和93.25%,最优路径规划的平均时间为3.03 s,可有效提高机械手的分拣效率。

• 单位
  宁波大学