摘要
本发明公开了一种基于AI驱动的精密刀具外观尺寸数据检测方法及系统,所述方法包括获取刀具表面的图像数据并进行预处理,获得优化图像数据;通过S IFT算法检测关键点,生成关键特征点集;使用RANSAC算法剔除误匹配点并生成匹配结果集,保留匹配点对间距小于预设距离阈值的有效点对,并查找得到对应的定位数据以锁定关键区域,通过像素梯度变化检测得到边界区域;提取不连续比例小于预设比例阈值的边缘点坐标的坐标极值得到尺寸参数;同时提取表面纹理信息,通过灰度共生矩阵算法生成初始纹理特征集,分析得到纹理描述集;整合尺寸参数和纹理描述集,通过特征拼接融合生成综合外观检测结果。本方法能够实现高精度的刀具外观检测。
技术关键词
数据检测方法
精密刀具
RANSAC算法
纹理特征
灰度共生矩阵
尺寸
坐标
关键点
特征描述符
参数
误匹配点
多尺度特征
像素
图像数据预处理
机器学习分类器
系统为您推荐了相关专利信息
异常事件
识别方法
轨道交通系统
视频流
深度学习算法
图像处理方法
木塑板表面
动态校正方法
区域生长算法
特征点
视频生成方法
场景切换点
多维特征向量
语义
姿态特征
西瓜果实
品质预测方法
品质预测模型
纹理分布特征
感兴趣区域图像