为了提高电动汽车电池模组焊点缺陷检测中的图像配准精度,提出一种改进的图像配准优化方法。首先,对图片进行预处理后,使用改进的Qtree_ORB算法得到图像均匀分布的特征点,通过描述符融合对特征点进行描述;其次,经过汉明距离匹配后,通过...为了提高电动汽车电池模组焊点缺陷检测中的图像配准精度,提出一种改进的图像配准优化方法。首先,对图片进行预处理后,使用改进的Qtree_ORB算法得到图像均匀分布的特征点,通过描述符融合对特征点进行描述;其次,经过汉明距离匹配后,通过空间余弦值进行预筛选并使用渐进抽样一致性算法(PROSAC)得到强匹配点,同时计算出图像变换矩阵;最后,使用RMSProp(root mean square prop)算法对变换矩阵进行优化。实验结果表明该算法在电池包焊点缺陷检测中能有效减少误匹配,且配准速度较快,满足工业检测要求。展开更多
文摘为了提高电动汽车电池模组焊点缺陷检测中的图像配准精度,提出一种改进的图像配准优化方法。首先,对图片进行预处理后,使用改进的Qtree_ORB算法得到图像均匀分布的特征点,通过描述符融合对特征点进行描述;其次,经过汉明距离匹配后,通过空间余弦值进行预筛选并使用渐进抽样一致性算法(PROSAC)得到强匹配点,同时计算出图像变换矩阵;最后,使用RMSProp(root mean square prop)算法对变换矩阵进行优化。实验结果表明该算法在电池包焊点缺陷检测中能有效减少误匹配,且配准速度较快,满足工业检测要求。
