一种多视角零件识别方法

本发明公开了一种多视角零件识别方法，结合深度学习技术和多视图几何技术，通过单应性变换算法和镜像IoU匹配算法进行多视角图像数据的融合，确保即使在不同视角下也能准确识别同一零件，从而提升了系统整体的检测效率和识别性能。本方法解决了传统单一视角识别方法存在的遮挡、光照影响、视角局限和背景干扰等问题，适用于复杂多变的工业应用场景。此外，零件识别算法可用于传送带上的质量控制，实现在生产线上实时监测零件质量，自动检测缺陷或异常，实现自动化分拣，减少人工检查成本，提高生产效率。