[发明专利]一种基于动态电压模拟方法的图匹配算法

说明书

技术领域

本发明属于机器视觉领域，具体涉及一种适用于工业生产线机器视觉的图像模糊匹配方法。

背景技术

机器视觉(计算机视觉)检测是用机器代替人眼来做测量和检测的高新技术。基于机器视觉图像识别能够迅速地获得大量信息，有利于机器的自动化生产，具有非接触、无需标记的优点。所以，在现代工业流水线生产中，机器视觉技术被广泛应用在产品质量检测和工业生产在线监控等领域。其中，图像匹配算法的优劣制约了识别速度和准确度，因此该领域一直得到众多科研工作者的关注和研究。

传统匹配方法主要有代价函数和坐标映射两种。前者构造一个代价函数，将目标特征转换为该函数里的参数，以计算结果作为匹配依据。该方法可使用特征较少，而且代价函数难以构造。后者建立模板数据库，然后将提取到的目标轮廓进行坐标变换后与模板的标准坐标加以比对，进而判断匹配。该方法对轮廓提取要求很高，而且对于复杂目标计算量巨大，同时需要大容量的模板数据库。传统匹配方法主要研究简单背景下或者具有少量明显特征的对象。而随着机器视觉研究的深入及其应用领域的拓展，适用于复杂环境下复杂目标匹配的算法逐渐成为机器视觉研究与应用的关键技术。

发明内容

基于动态电压模拟方法的图匹配算法(Graph Match Algorithm Based On Circuit Simulation Method)是一种新颖、高效、适应性强的非精确模糊图像匹配方法，一定程度上解决机器视觉中现有算法在多项式计算复杂度、全局最优性、准确度等方面存在的问题。

改进型动态电压模拟方法的流程包括以下步骤：

(1)图像获取，考虑到实际工业流水线自动化控制的工业成本控制问题，采用灰度图像作为输入图像。

(2)图像预处理，采用小波变换方法根据图像中出现的不同的噪音类别来进行降噪。

(3)特征提取，基于Canny算法进行特征提取，并采用Harris角点检测算法，从而得到所需要的特征点与特征边的信息。

(4)建模

(i)根据提取到的边缘轮廓和物体特征，建立特征点与特征边的网状连接图。

(ii)以特征点之间的距离作为带权边的权值，以特征点的度数作为顶点的权值，建立带权属性关系图。

(iii)将每一条带权边转化为对应权值的电阻，形成一张由电阻相互连接形成的电路网图。

(iv)指定一接地点，作为电势零点。

(v)将每一节点与接地点间连接对应权值的电阻。

(5)匹配

(i)在节点与接地点间的电阻上并联指定大小的电流源，形成有源电路网图。

(ii)根据有源电路图列写节点电压方程，根据基尔霍夫定理，解得各节点在全激励下的电压情况。

(iii)调整节点电压序列，根据所得到的节点电压值由大到小排列。

(iv)根据所得节点电压序列的值计算该组数据的方差，由方差大小决定模糊匹配时的允许误差值大小。

(v)将得到的节点电压序列逐个与数据库中存储的标准值进行模糊匹配。当所得到的节点电压值与数据库中的标准值差异在允许误差区间时，认定该点匹配。

(vi)当所得电压序列值与标准值的每一个点都匹配时，认定图像完全匹配，否则根据不匹配的节点数及不匹配电压值的差异大小给出近似的匹配程度P。