基于人工智能的光学表面疵病图像自动化拼接研究(1).pdf

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人工智能与机器人

DOI10.19557/j.cnki.1001-9944.2024.09.014

基于人工智能的光学表面疵病图像自动化拼接研究

何佳

西安思源学院电子信息工程学院袁西安710038冤

摘要常规方法图像自动化拼接质量较差为此提出基于人工智能的光学表面疵病图像自

动化拼接方法遥光学元件表面疵病检测系统对采集图像进行尺度缩放与向上采样求取图

像序列矩阵结合重叠区域的交线权值提取图像基准特征点并采用人工智能算法配准图

像对基准特征点进行匹配以此为依据通过融合多频段图像与分析图像梯度的敏感度

变化规律对待拼接图像的拼接区域进行标记尧实现图像自动化拼接遥以光学表面疵病图像

为实验对象实验结果表明所提方法在不同测试图像中获得的自动化拼接图像自然度均

在1.0以上自动化拼接图像自然度较高图像的自动化拼接质量较好遥

关键词人工智能曰光学元件曰表面疵病图像曰图像自动化拼接

中图分类号TP183曰TP391文献标识码A文章编号园园鄄怨怨源源圆园24冤09鄄园园6鄄园5

ResearchonAutomatedSplicingofOpticalSurfaceDefectImagesBasedonAr鄄

tificialIntelligence

HEJia

SchoolofElectronicandInformationEngineering袁Xi爷anSiyuanUniversity袁Xi爷an710038袁China冤

Abstract院Thequalityofautomatedimagestitchingusingconventionalmethodsispoor.Therefore袁anartificialintelli鄄

gencebasedautomatedstitchingmethodforopticalsurfacedefectimagesisproposed.Theopticalcomponentsurface

defectdetectionsystemscalesandupsamplesthecollectedimages袁calculatestheimagesequencematrix袁extractsim鄄

agereferencefeaturepointsbasedontheintersectionweightofoverlappingareas袁andusesartificialintelligencealgo鄄

rithmstoregistertheimages.Thereferencefeaturepointsarematchedbasedonthis.Byfusingmultifrequency

bandimagesandanalyzingthesensitivitychangelawofimagegradients袁theautomatedstitchingareaoftheimageis

markedtoachieveautomaticimagestitching.Takingopticalsurfacedefectimagesastheexperimentalobject袁theex鄄

perimentalresultsshowthattheproposedmethodobtainsautomatedstitch

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