针对SURF算法容易出现误匹配等情况,提出一种基于SURF算法的改进算法。该方法首先利用SURF算法中Hessian矩阵检测特征点,然后在特征匹配时利用欧氏距离进行双向匹配,最后利用改进RANSAC算法假设精确特征点对的数学模型,找到符合数学模型的"内点",从而提高特征匹配的精度。目的在于提高工件识别的效率。用工件图片对本文算法有效性进行检验,结果表明,算法能够更准确、高效地识别工件。
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