一种工业场景下高精度齿轮视觉检测方法

本发明涉及工业场景下高精度齿轮视觉检测方法，属机器学习技术的目标检测领域。本发明首先采集带有齿轮目标正样本图像和不带有齿轮目标的负样本图像，并对齿轮目标进行boundingbox标注，按照1:1的比例划分成训练集和测试集；再对其进行Par‑King图像增强处理后提取梯度方向直方图HOG特征，得到相应的特征正样本和特征负样本；对所提取的训练集特征样本训练两个不同的分类器，一个是普通的整体SVM分类器，另一个是频域上的局部SVR组合分类器；再将两个分类器对测试集特征样本进行联合匹配，得到目标最优的检测位置。本发明利用联合模型匹配方法能够有效地获取工业场景中齿轮目标的高精度位置信息。