基于四维向量的频域匹配法实现工件位姿识别*

潘海鸿，莫玉良，陈家春，梁旭斌，林 志，陆生齐

(1.广西大学机械工程学院，南宁 530004；2.广西安博特智能科技有限公司，南宁 530007)

0 引言

图像配准算法作为一种在目标中搜索与模板相对部分的识别算法[1]，在机器视觉、图像拼接和目标检测等领域中均使用广泛[2-3]。在模板与目标图像仅存在平行关系时，仅用模板在待匹配图像上做卷积响应，获得响应最大值时的像素点即为匹配位置[4]。而针对带有旋转的图像匹配时，角度变化会对匹配效果造成较大干扰。目前，针对无固定方向图像配准技术主要有3大类：①基于迭代的旋转配准，ZHANG等[5]提取物体边缘尺寸构造离散阵列，将离散阵列与模板图像进行分步匹配，得到一个粗略的旋转角度，最后采用线性插值的方式迭代得到精确解。该方法依赖迭代匹配获得精确解，存在匹配时间较长的问题。②基于灰度特性的配准，吕占伟等[6]使用傅里叶变换将图像转换至频域对数极坐标系下，使用相位相关法对模板图像相位和目标图像相位进行匹配。该方法适用对象高度相似的图像配准，有干扰情况下易出现匹配失败。③基于特征匹配的配准，实现过程包括模板及目标图像特征提取[7]、模板与目标图像特征匹配、求解匹配参数等；该配准方法所提取的特征可以为尺度不变点[8]、颜色特征[9]或部分图像[10]等。在工业配准应用中，张明路等[11]对SURF法进行改进，结合K-Means聚类以及机器学习对工件进行特征匹配，在提取效率和精度上相较于SURF法有所提升；……