Harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉识别方法

陈贤儿; 梁丹; 傅云龙; 梁冬泰; 刘涛

doi:10.13873/J.1000-9787(2023)02-0118-04

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Harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉识别方法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- Harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉识别方法
- 暂无标题
- 传感器与微系统 2023年第2期页码：118-121
- 作者机构：
  
  宁波大学机械工程与力学学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(51805280);宁波市自然科学基金资助项目(2019A610158);宁波市科技创新2025重大专项项目(2018B10005)
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2023)02-0118-04
  中图分类号： TH77;TP391.41
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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陈贤儿, 梁丹, 傅云龙, 等. Harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉识别方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):118-121.
陈贤儿, 梁丹, 傅云龙, 等. Harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉识别方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(2):118-121. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2023)02-0118-04.

DOI：

摘要

针对手术器械快速识别与定位需求，提出一种基于改进Harris与SURF特征点检测的手术器械机器视觉检测方法。通过MASK匀光算法消除金属表面不均匀光泽反射，并设计改进的Harris角点检测算法实现无堆叠手术器械的快速检测。利用SURF算法提取图像特征信息，采用KD-Tree搜索相似特征矢量，以实现堆叠手术器械的准确识别与定位。实验结果表明：本文方法的识别准确率和识别时间分别为92.4%和3.15 s

可有效实现典型手术器械的视觉识别与定位。

Abstract

关键词

Keywords

references

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