杜 猛，徐 杰,2，吉卫喜,2，王玉源

(1.江南大学 机械工程学院,江苏 无锡 214122； 2.江苏省食品制造装备重点实验室，江苏 无锡 214122)

0 引 言

电梯减速机中的齿轮质量对整个减速机安全可靠运行有着重要的影响。视觉检测是一种非接触式快速检测方法，可应用于齿轮几何检测[1]。在视觉检测中，为了获取大视场、高清晰、完整的零件图像以保证齿轮测量精度，需要对被测零件的多幅局部图像进行精确、快速地拼接。图像拼接[2,3]是一种将相互有重叠区域的图像进行配准、融合，从而得到一幅大视野、高分辨率图像的技术。图像拼接[4]的一般步骤为：图像预处理、图像匹配和图像融合。图像配准是图像拼接的核心过程，它是图像融合的基础。其准确率和匹配速度会对最后的拼接结果产生重要的影响。

目前图像配准主要分为3类：基于灰度信息的配准算法、基于特征的配准算法和基于变换域的配准算法。其中，基于特征的配准算法是通过提取具有信息含量高、局部不变的特征对图像重合部分进行配准。因其计算复杂度小，速度快，图像中的特征点较少，已逐渐成为研究热点[5]。

常用的图像特征提取算法，如尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)算法[6]，通过采用图像金字塔的方法提取图像中局部不变的特征，鲁棒性较强。但是存在特征点提取时间过长和特征向量维数过高等问题。李玉峰等人[7]提出基于区域分块与SIFT的图像拼接，该算法先快速分割出相似区域再使用SIFT算法提取特征点，减少了大量浪费在无效区域内检测特征点和生成描述子的时间。……