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一种轴套类零件尺寸高精度图像检测方法的研究 总被引:3,自引:2,他引:3
在采用图像检测技术对轴套类零件尺寸进行高精度检测中,提出了一种高精度零件尺寸图像检测方法,在获取零件图像后,采用Prewitt算子完成对图像边缘的初步定位,在此基础上,通过对图像边缘灰度变化的离散值作最小二乘曲线拟合,并对该拟合曲线求极值,得到边缘位置;为了减少干扰对测量值的影响,采用误差数据处理方法筛选出有一定精度的检测数据,然后对这些检测数据求平均值,获得精确的边缘位置,由此计算出精确的零件尺寸。实验表明,该方法能有效地提高检测精度,在检测分辨率为1000DPI情况下,检测精度可达到13μm。 相似文献
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在西林瓶生产过程中,尺寸是一项重要的产品质量判断标准,与传统的西林瓶尺寸人工检测方法相比,基于机器视觉的自动检测具有巨大优越性。为实现西林瓶尺寸的检测,提出了一种基于机器视觉的西林瓶尺寸检测方案,设计了系统的图像采集和背光源照明方案,通过中值滤波对图像进行去噪,利用对图像像素点的运算算法,对图像的灰度进行了校正变换,增强图像的对比度,采用Canny算子成功提取西林瓶边缘,在HALCON平台下实现了西林瓶尺寸测量。设定系统标定方法并选取15个2mL样品西林瓶进行测试,结果表明,该方法对西林瓶尺寸检测快速准确,边缘量化精度达到了亚像素级别,检测精度为0.02mm,满足西林瓶生产的参数测量精度要求,为工业生产产品尺寸的自动检测提供了一种有效的新途径。 相似文献
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改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测 总被引:4,自引:0,他引:4
为提高工业计算机断层扫描(CT)图像亚像素边缘检测的精度和速度,研究了一种改进的Zernike矩边缘检测方法。该方法采用Sobel边缘算子快速检测出图像所有可能的边缘,通过Zernike矩算子对所有可能的边缘进行重新检测,最后,检测出图像的亚像素边缘并计算其精确位置。由于采用Sobel算子检测出可能的边缘使后续Zernike矩算子检测范围缩小,从而减小了运算量,提高了运算速度。对实际CT图像进行的实验结果表明:改进的Zernike矩工业CT图像边缘检测精度绝对误差<0.24 pixel,改进算法的运算速度提高了约70%。 相似文献
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利用在传统的边缘提取方法上加入灰度抑制,并在梯度计算中考虑每个像素与周围8个邻域的关系的图像处理方法,解决了在线检测中被检测元件以布儒斯特角放置、元件片数较多、CCD所采集的损伤图像噪声成分复杂等造成的像质较差的图像处理问题,并系统地进行了光学元件疵点分析和计算。分析计算结果表明:此图像处理方法得到的损伤疵点尺寸与实际尺寸相符,误差在检测的范围内;为大型光学系统中光学元件损伤的在线、自动化检测提供了一种有用的技术途径。 相似文献
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一种空域和频域相结合的运动图像亚像素配准技术 总被引:2,自引:0,他引:2
针对视频图像运动检测问题,提出了一种结合空域灰度投影和频域相位相关的亚像素图像配准方法。首先,采用灰度投影算法在空域对运动图像进行粗配准,即在图像行和列方向上计算图像灰度投影特征数据,根据灰度相关函数最小化准则,估计像素级运动量;然后,在经过粗配准的两幅图像中心选取尺寸相同的区域,进行快速傅里叶变换,在频域采用扩展的相位相关算法对图像进行精确配准。该方法利用图像的功率谱信息,减少对图像内容的依赖,运用基于最小二乘的曲面拟合法,实现亚像素图像配准参数估计,具有从粗到精的特点,有效提高了图像检测精度。文中最后对样本图像进行了图像配准对比实验,结果表明,该方法可以检测0.01 pixel的运动量,最大配准误差为0.004 8 pixel。 相似文献
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针对双目视觉定位与测量中某些被测物体角点不明显导致检测精度不高的问题,提出一种基于亚像素边缘拟合的双目视觉定位与测量方法。利用双目系统标定的结果对拍摄的图像进行去畸变和立体校正处理;使用Zernike矩方法对预处理的图像进行亚像素边缘检测,对获得的亚像素点进行聚类和拟合,计算拟合曲线的交点;根据对极几何原理来完成左右图像中的交点的立体匹配,利用视差及三角测距原理获得被测物体的位置信息及其尺寸。实验结果表明,新的方法能较好地解决角点不明显导致双目视觉立体匹配和定位精度问题,并能提高检测效率。 相似文献
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图像边缘检测的关键是尽可能多的检测到边缘并且抑制噪声的同时,尽可能的满足单线的边缘定位精度;为此选取了一种融合小波模极大值和数学形态学的边缘检测方法来获取图像边缘;首先在对图像进行小波分解,分别利用模极大值法和多尺度多结构数学形态学方法来处理小波分解的高频分量和低频分量,利用差影法对二者的结果进行融合;然后利用大律法得到二值化图像,并用形态学边缘细化算法细化图像边缘得到最后结果;实验结果显示,融合的方法可以得到比较完善的边缘,经过二值化和边缘细化后,获得的单线宽边缘更加清晰,定位精度更高。 相似文献
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For vision measurement in the center circle landmark location problem, an improved center of the ellipse based on Zernike moments sub-pixel positioning algorithm was proposed. First, using Sobel operator edge of the image pixel level positioning and then use the constructed Zernike moments to solve the model, combined with Zernike orthogonal polynomials and completeness and plural moment magnitude rotational invariance calculated edge sub-pixel position; followed by analysis of the principle deviation generated by the moments template and ideals model, a correction formula was proposed to compensate and improved edge criterion used to image sub-pixel edge positioning; finally, using the least-squares ellipse fitting algorithm fitting circle center, reverse edge point, filtered residuals larger point, and then precise positioning of the ellipse center. The experimental results show that this method has good stability and high positioning accuracy can be efficiently used in many applications. 相似文献
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为了提高人脸检测的准确性及检测速度,需要对基于数字图像处理技术的人脸检测算法进行研究。使用当前方法进行人脸检测时,需要提取脸部特征数目较多、检测速度过慢,降低人脸检测效率。为此,提出一种基于数字图像处理技术的人脸检测算法。该方法首先获取人脸数字图像,通过拉开数字图像的灰度间距,使数字图像灰度均匀分布,进而提高数字图像对比度,使图像更加清晰,再通过Wiener维纳滤算法对处理后的数字图像进行图像平滑去噪,在此基础上使用Robert边缘检测算子方法对数字图像人脸边缘每个像素点检测,得到数字图像中人脸边缘的基本图像,将其输入到计算机数字图像处理系统中进行识别检测。实验仿真证明,所提算法在检测速度及准确性等方面具有明显的优势。 相似文献
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提出了一种照明无关的小波多尺度相乘边缘检测方法,用于从非均匀的弱照明图像中提取边缘。根据照明反射图像形成模板与CCD相机成像原理,推导出图像的对应小波变换公式。然后,对图像局部区域中噪声、边缘与背景像素的小波系数进行比较分析,设计了一种照明无关的小波边缘检测公式。为增强边缘并抑制噪声,提出了一种改善的小波多尺度相乘边缘检测方法,并依照小波变换后边缘像素的特征,提取单像素的边缘。采用仿真和真实的非均匀的弱照明图像对该边缘检测算法进行验证,并与另外两种边缘检测方法进行定性的和定量的比较。实验结果证实了这种边缘检测方法能够从灰度不均匀的低衬比度图像中正确有效地提取边缘。 相似文献