一种大视角多视图工业零件螺丝孔位匹配方法

本发明公开了一种大视角多视图工业零件螺丝孔位匹配方法，包括建立双层调度模型，首先，在生产车间传输带的不同视角布置摄像头，采集多视图汽车零件图像，通过随机单应性变换制作数据集，对E‑LoFTR模型进行训练，提升模型适应能力；随后选取同一时刻两个摄像头拍摄的一对具有代表性的图像，计算单应性变换矩阵；最后，输入图像对以及第一幅图像的查询孔位，利用单应性变换矩阵矫正视角差异后使用改进的E‑LoFTR算法进行螺丝孔位匹配；本发明融合了几何方法与深度学习模型的优势，显著提升模型在工业场景下的匹配精度，适用于汽车制造、精密零件制造以及航天航空工业等领域，具有广泛的应用价值和巨大的发展潜能。