微钻刃面图像边缘角点自适应提取方法

针对微型钻针刃面视觉检测过程中的边缘角点提取问题,提出了一种基于协方差矩阵的自适应角点提取方法.通过边缘追踪算子获得微钻刃面单像素宽封闭边缘,采用自适应算法选取支持域,利用协方差矩阵获得边缘角点.应用该方法对方位各异的不同微钻进行刃面边缘角点提取,以验证该方法对不同刃面边缘角点提取的可靠性和方位无关性.     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

微零件图像亚像素边缘定位算法

为快速而精确地检测微零件图像边缘,提出了一种新的图像亚像素边缘定位算法.此算法与常用亚像素边缘定位算法区别在于不需要进行边缘初定位,而直接提取亚像素边缘点.应用一种新的图像坐标排序方法,使无规律的边缘点能够按照一定时针顺序链接成闭合曲线.以微齿轮图像作为实验对象测试了算法的精度与速度,结果表明该算法在边缘定位精度满足亚像素的情况下,能够快速提取边缘曲线,处理时间不超过1s.     

基于蚁群算法的Zernike矩亚像素工件边缘检测

边缘检测是影响工件尺寸检测精度的主要因素之一。为了进一步提高工件尺寸测量的准确性,本文提出了一个改进Zernike矩的亚像素边缘检测方法。首先,采用滤波和阈值分解等技术对图像进行预处理以得到二值图,再次,采用蚁群算法得到图像的边界,然后,采用Zernike矩的边界检测方法来确定图像亚像素边缘。结果表明,改进的边缘检测方法相较于传统方法,其提取的亚像素边缘坐标与原始坐标之间的绝对误差不超过0.5,且运行速度提高了约10倍,较好地满足了工件尺寸检测精度的要求。     

基于图像识别的动物纤维细度快速测量算法

以图像识别、图像分析为基础,研究动物纤维平均细度测量算法。采用图像二值化、边缘跟踪算法提取纤维边缘,用边缘突变点提取算法、纤维微段识别算法确定纤维微段,以边缘亚像素定位算法获取纤维边缘的准确位置,计算纤维细度。结果表明:基于该算法的动物纤维细度自动测量系统的测量精度达到±0.135μm,该算法能够准确、快速地测量动物纤维的细度,满足自动测量的要求。     

视觉测量中基元特征亚像素提取方法的研究

建立了基于空间矩的三级灰度图像边缘模型,首先由传统LOG(Laplacian of Gaussian)算子确定图像的像素级边缘,再由灰度空间矩对像素级边缘进行亚像素定位,并用Hough变换提取基元的亚像素边缘像素点,最后通过最小二乘法曲线拟合得到亚像素级的基元特征。实验结果表明,基于空间矩亚像素边缘定位算法,以及像面直线和椭圆亚像素提取算法具有较高的精度和稳定性。     

基于改进Zernike矩的亚像素钻铆圆孔检测方法

在机器人自动钻铆系统中,高精度的圆孔视觉测量技术对制孔的定位精度和质量检测具有重要作用。为了提高钻铆基准孔和连接孔几何参数的视觉检测精度,该文首先基于Canny算子获取像素级边缘点集,实现圆孔中心坐标的粗定位;其次提取待测圆孔所在的感兴趣区域,利用4个Zernike正交矩准确推导了三灰度过渡模型的边缘参数;然后通过判断边缘参数和阈值的关系,计算圆孔边缘点的亚像素坐标;最后根据最小二乘原理实现圆孔中心坐标和半径的高精度检测。仿真结果表明,该算法的圆心坐标相对误差在0.01像素范围内,半径的相对误差精度为0.1像素。稳定性和抗噪性实验表明,该算法适应于不同尺寸的圆孔,并且对噪声的敏感程度较低。因此,该算法有效提高了钻铆圆孔参数的检测精度,在机器人钻铆视觉测量系统中具有重要意义。     

热态重轨表面缺陷在线检测方法及关键技术

针对热态重轨轧制时表面缺陷检测困难,研制了一种基于机器视觉的热态重轨表面缺陷实时检测系统。根据重轨辐射和光照特性进行了光学选型,利用多个线阵CCD相机并行多角度采集得到热态重轨全表面图像,通过图像自适应预处理得到满足缺陷检测要求的图像。针对重轨表面缺陷结构连续性引起的传统图像分割算法难以实现缺陷提取的情况,提出了图像像素线线间相关度互检验算法,并利用像素去差异化和方差统计运算提取完整缺陷,此方法在该类问题的识别效果上明显优于传统边缘识别算法。系统在某集团轨梁厂的实际应用中取得了良好的效果。     

灰熵加权关联分析的亚像素边缘提取算法

随着油气田开发难度的不断增加,对油井管套损情况的检测越来越重要,通过对油井管套损图像进行边缘检测可便捷地判断出套损程度。为了更精确地定位图像边缘,提出了一种灰熵加权关联分析的亚像素边缘检测算法。首先,采用灰熵加权关联分析对图像边缘进行粗定位,检测出有效的边缘点,再利用Zernike矩算子对其进行亚像素边缘精准提取,从而达到边缘的精确定位。仿真实验表明该方法具有较好的检测效果,为套损检测提供了指导作用。     

基于Halcon的硒鼓缺陷检测与一维尺寸测量

为实现硒鼓表面缺陷检测和尺寸测量的自动化, 运用图像处理算法中的数学形态学算子对硒鼓表面点缺陷和线缺陷进行精确检测与分类, 并根据亚像素测量方法对硒鼓尺寸进行精确测量, 通过机器视觉专用软件Halcon和.NET开发了硒鼓缺陷自动检测与尺寸测量系统。测试结果表明, 该方法与应用像素级测量法相比, 其精度提高1~2个像素, 具有精度高、 稳定性强等优点。     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

基于视觉的贴片元件检测算法

为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.     

SMT元件影像检测关键算法

提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数的检测方法。该方法首先采用最大外接矩形的方法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点。接着采用Canny算子和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的亚像素精确定位。然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线拟合,得到边缘的直线方程,利用直线和圆弧相切的关系,求得直线和圆弧的切点,采用最小二乘法对两切点间的边缘点进行圆弧拟合得到圆弧的精确值。同时,采用快速傅立叶变换,利用变换后图像的特征,实现端面图像中条纹方向的判定。实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03pixel,直线拟合精度为0.03pixel,圆弧拟合精度为0.05pixel,端面条纹判断的准确率为100%。理论分析和实验结果表明：本文提出的最大外接矩形分割法、亚像素定位法、直线圆弧拟合法及条纹方向判断法能很好的满足贴片元件几何特征参数自动视觉检测的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

基于面阵CCD的高精度测量技术及应用

针对图像尺寸测量,提出了一种基于面阵CCD的高精度测量技术和图像比较测量方法,通过对比被测零件的图像和标准件的图像,得出被测零件的尺寸,多项式插值的子像素细分算法和图像比较法的结合提高了边缘的定位精度,加速了运算速度．推导了一种基于多项式插值改进的子像素细分算法以及各种理论的应用技巧,工业高精度测量实例表明,最大偏差不超过0．01mm．     

基于统计建模的电子元件焊点图像匹配算法

为了减少现有的基于特征提取的自动光学检测系统的用户编程时间以及对用户经验的依赖,提出了一种基于统计建模的图像匹配算法.该算法首先对学习训练的焊点图片进行合格或者不合格区分;然后对合格的样本图片进行灰度级别的统计建模,获得一个标准的学习模板;再将待测元件图片经定位操作后与训练好的标准模板进行匹配,通过计算两者像素点灰度值的差值来对待测元件图片进行合格与否的判定.实验结果表明:基于统计建模的图像匹配算法的误报率小于2%,漏报率为0,且可在满足自动光学检测较高检测精度的前提下,大大减少用户对检测程序的编程时间.     

机械零件图像中直线边缘亚像素定位方法

以计算机视觉在机械零件几何参数检测的实际应用为例，提出了一种使用高斯拉普拉斯(LOG)函数检测斜坡状边缘的像素级位置，在已知目标为直线边缘的情况下，使用最小二乘线性回归把二维的边缘拟合降为一维边缘定位，从而使直线边缘定位达到亚像素级精度的算法．同时还进行了空间矩直线边缘亚像素定位算法与本文所提出算法的对比实验．实验结果表明：在低噪声图像中，两种算法的边缘定位精度均达到满意的结果，且最小二乘线性回归亚像素定位算法速度较快．     

基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上,提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明,所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘,分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

基于互补曲线拟合的格雷码亚像素边缘定位

精确定位格雷码光条纹边缘是结构光三维重建系统的关键问题之一.提出了一种互补曲线拟合的光条纹亚像素边缘定位算法,在对互补编码图像进行光强成分分析并二值化处理的基础上,通过边缘检测算法获得准确的初始像素边缘,然后映射回互补编码图像并对其边缘过渡区域进行拟合,最后通过计算互补曲线的交点得到格雷码光条纹的亚像素边缘点.采用平均相对等宽性误差进行评价,得到的最小边缘定位误差为1.97277×10-3,分别对不同投影方向和条纹数量的图像进行处理,都保持了较小的定位误差.实验结果表明,提出的算法能够很好地解决初始边缘定位困难的问题,具有较好的准确性和鲁棒性,提高了光条纹定位精度.