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Precision work-piece detection and Measurement Combining Top-down and Bottom-up Saliency

International Journal of Automation and computing 2018年第4期15卷 417-430页

作者： Jia Sun Peng Wang Yong-Kang Luo Gao-Ming Hao Hong Qiao Institute of Automation Chinese Academy of SciencesBeijing 100190China University of Chinese Academy of Sciences Beijing 100190China

In this paper, a fast and accurate work-piece detection and measurement algorithm is proposed based on top-down feature extraction and bottom-up saliency estimation. Firstly, a top-down feature extraction method based on the prior knowledge of work- pieces is presented, in which the contour of a work-piece is chosen as the major feature and the corresponding template of the edges is created. Secondly, a bottom-up salient region estimation algorithm is proposed, where the image boundaries are labelled as background queries, and the salient region can be detected by computing contrast against image boundary. Finally, the calibration method for vision system with telecentric lens is discussed, and the dimensions of the work-pieces are measured. In addition, strategies such as image pyramids and a stopping criterion are adopted to speed-up the algorithm. An automatic system embedded with the proposed detection and measurement algorithm combining top-down and bottom-up saliency （DM-TBS） is designed to pick out defective work-pieces without any manual auxiliary. Experiments and results demonstrate the effectiveness of the proposed method.

关键词： work-pieces detection salient region estimation top-down and bottom-up saliency（TBS） calibration visual measurement.

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