计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用_王晓翠
基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术研究
基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术研究导言近年来，随着机械工业的不断发展，对机械零部件尺寸测量技术的要求也越来越高。
传统的人工测量虽然能够满足一定的需求，但其存在的主观性和不稳定性仍然是主要问题。
为了解决这一问题，基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术应运而生。
本文将探讨基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的研究现状和未来发展趋势。
一、技术原理基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术是利用计算机和摄像设备对机械零部件进行图像采集和处理，通过图像处理算法获取零部件的尺寸信息。
其技术原理主要分为图像采集、图像处理和尺寸测量三个步骤。
图像采集是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的第一步。
通过高分辨率摄像设备对机械零部件进行拍摄，获取清晰的图像。
高分辨率的摄像设备能够提供更多的图像信息，有助于提高尺寸测量的准确性。
图像处理是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的核心步骤。
通过图像处理算法对采集到的图像进行分析和处理，去除图像中的噪声和干扰，提取出零部件的边缘特征。
常用的图像处理算法包括边缘检测、二值化、轮廓提取等。
尺寸测量是基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的最终目标。
通过对图像处理后的图像数据进行尺寸计算，得到机械零部件的尺寸信息。
常用的尺寸测量方法包括长度测量、宽度测量、直径测量等。
二、研究现状基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术已经在工业领域得到广泛应用。
目前，研究人员主要集中在算法改进、设备优化和测量系统的智能化方面进行研究。
在算法改进方面，研究人员提出了许多新的图像处理算法和尺寸测量方法。
例如，基于边缘检测和霍夫变换的尺寸测量方法可以提高测量的准确性和稳定性。
另外，利用深度学习技术进行图像处理和尺寸测量也成为研究热点。
这些算法的出现极大地推动了基于机器视觉的机械零部件尺寸测量技术的发展。
在设备优化方面，研究人员致力于提高摄像设备的性能和精度。
高分辨率、高帧率的摄像设备能够提供更多的图像信息，从而提高尺寸测量的准确性。
如何利用计算机视觉技术准确测量物体尺寸
如何利用计算机视觉技术准确测量物体尺寸随着科技的进步，计算机视觉技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
其中之一就是利用计算机视觉技术来准确测量物体尺寸。
在生产制造、物流仓储、建筑设计等领域，准确测量物体尺寸对于工作的进行和结果的准确性至关重要。
本文将介绍如何利用计算机视觉技术进行物体尺寸测量的方法和技术。
首先，利用计算机视觉技术进行物体尺寸测量需要使用图像处理和机器学习技术。
图像处理技术可以提取图像中的特征信息，例如边缘、角点、颜色等，从而实现物体轮廓的提取。
而机器学习技术则可以通过训练模型，使计算机能够学习并识别不同物体的特征，进而实现物体尺寸的测量。
其次，准确测量物体尺寸的关键在于获取清晰、高质量的图像。
当物体在图像中出现模糊、失真或者有其他干扰因素时，会对测量结果产生影响。
因此，在进行物体尺寸测量前，需要保证图像的清晰度和质量。
可以通过提高摄像设备的分辨率、使用合适的曝光时间和光照条件，以及防止相机晃动等方式来改善图像质量。
在图像处理过程中，物体的边缘检测是进行物体尺寸测量的关键步骤之一。
边缘检测可以通过Canny算子、Sobel算子等边缘检测算法实现。
这些算法可以帮助提取图像中明暗变化较为剧烈的区域，从而确定物体的边缘。
通过对图像进行边缘检测并进行一定的滤波处理，可以得到物体的轮廓信息。
在物体尺寸测量中，我们需要知道物体在实际世界中的尺寸与图像中的像素之间的关系。
这可以通过进行相机标定来实现。
相机标定是确定相机内参（如焦距、主点坐标等）和外参（如相机与物体之间的相对位置和姿态等）的一个过程。
通过相机标定，可以将像素坐标转化为实际世界中的尺寸，从而实现物体尺寸的准确测量。
另外，在进行物体尺寸测量时，还需要考虑图像中的尺度问题。
由于相机与物体之间的距离和角度不同，物体在图像中的尺寸也会发生变化。
为了解决这个问题，可以使用参考物体或者标定板来估计物体与相机之间的相对尺度关系，从而得到准确的物体尺寸测量结果。
基于机器视觉的工件尺寸测量研究_1
基于机器视觉的工件尺寸测量研究发布时间：2023-01-30T01:36:30.917Z 来源：《中国建设信息化》2022年第18期作者：许仕奇[导读] 在工件尺寸测量方面，当前大部分工厂会选择人工测量的方式许仕奇东莞市普密斯精密仪器有限公司广东东莞 523000摘要：在工件尺寸测量方面，当前大部分工厂会选择人工测量的方式，不仅浪费了大量的人力资源而且无法获得精准的测量结果。
为了避免这类事情的出现，本文提出了基于机器视觉的工件尺寸测量。
选择合适的系统硬件和系统软件设施，保证获取数据的准确性。
在测量方法的选择上利用系统图像预处理方法达成较好的去噪效果，基于Ramer算法进行轮廓分割，基于Tukey算法进行拟合，保证达成较好的机器视角下的工件尺寸测量效果。
以上工件测量方法不仅能够增加工件尺寸测量的效率和效果，还能够为自动化生产提供必要基础保障，不断提升我国工业生产的整体效果。
关键词：机器视觉；工件尺寸；测量研究；自动化引言：现代化生产过程中，常常需要测量工件尺寸判断产品和生产标准是否吻合。
特别是多工工件的尺寸测量，如果选择人工测量的方法则需要对圆孔、直线进行系统的测量，测量过程的效率和精度均得不到有效保障。
传统生产过程中往往会采用人工测量的方法，测量量程受测量工具限制、测量精度受到测量人员的主观能动性影响。
不能进行大批次的高强度和高精度测量，无法满足大量生产和高精度工业的测量需要。
随着计算机技术和图像处理技术的发展，机器视觉的识别和检测技术被广泛应用。
这一方法可以实现对测量目标的无接触实时自动检测效果，具备精度、效率较高，客观性和自动化明显的特征。
1基于机器视觉的工件尺寸测量方法1.1系统图像预处理图像预处理环节指的是识别并分析图像。
传统图像预处理环节指的是去除原图像中的无用信息，加快检测速度的方法。
采集的图像包括色彩信息内容，为了降低颜色对图像的干扰，需要将彩色的图像经过灰度化变为灰度图像。
此时的原始工件图像会被噪声所污染，对后续工件定位环节会造成不良影响。
基于计算机视觉技术的小尺寸机械零件的尺寸测量系统研究.
第29卷第3期 2007年9月湘潭师范学院学报(自然科学版) JournalofXiangtanNormalUniversity(NaturalScienceEdition) Vol.29No.3Sep.2007基于计算机视觉技术的小尺寸机械零件的尺寸测量系统研究何学科,龙赛琼12(1.湖南交通工程职业技术学院交通工程系,湖南衡阳421001;2.番禺出入境检验检疫局,番禺511400)摘要:利用计算机视觉技术解决工业现场皮带流水线上大批量的小尺寸机械加工零件尺寸的测量方法,利用计算机视觉技术结合流水线现场需要的实际情况构建小尺寸机械零件的尺寸测量系统。
在对测量系统进行系统功能分析和总体设计的同时,根据现场工况需要对硬件系统进行了设计。
关键词:计算机视觉技术;小尺寸机械零件;尺寸;测量系统中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号:1671-0231(2007)03-0035-03随着生产的发展,测量技术作为生产质量和效率的保证手段,越来越显示其重要性。
对于工业现场皮带流水线上大批量的小尺寸机械加工零件尺寸的测量,传统的人工抽检测量方法已经不适应自动化发展需求。
本文利用计算机视觉技术解决该类问题的方法,利用计算机视觉技术结合流水线现场需要的实际情况构建小尺寸机械零件的尺寸测量系统。
在对测量系统进行系统功能分析和总体设计的同时,根据现场工况需要对硬件系统进行了设计[1]。
1 测量对象描述测量对象为小型机械、家用电子设备中使用的镀镍小尺寸零件,以如图1所示的一个零件为例,该零件尺寸大小如图2所示。
其零件上的直径为3mm的孔为关键尺寸,即为所需测量的尺寸,孔径的允许误差为 0.1mm。
孔经过普通钻床加工得来,精度等级为IT10~IT13。
图1 测量对象零件图图2 测量对象零件尺寸图2 测量环境说明被测零件放置在机械加工现场的皮带流水线上,经过检测后输送到下一步加工工序。
皮带流水线为常用的墨绿色的PVC皮带,带变频无极变速电机,可实现调速运行方式。
计算机视觉技术在品质检测中的应用
计算机视觉技术在品质检测中的应用随着科技的不断发展，计算机视觉技术在各个领域得到了广泛应用。
其中，在品质检测领域中，计算机视觉技术具有很高的应用价值和实际意义。
在本文中，我将会详细论述计算机视觉技术在品质检测中的应用，以及其优势和发展前景。
一、计算机视觉技术在品质检测中的应用品质检测是生产过程中非常重要的一个环节，它直接关系到产品的质量和安全。
传统的品质检测方法一般采用人工检测，这种方式存在着人力资源浪费、效率低下、精度不高的问题。
而使用计算机视觉技术进行品质检测，则能够有效地解决这些问题。
计算机视觉技术通过采集产品的图像或视觉信息，并进行图像分析、图像处理、机器学习等技术手段，可以实现对产品的自动化检测、分类、数量统计等功能。
例如，在食品加工行业中，可以通过计算机视觉技术对食品外观、形状、颜色、纹理等特征进行分析和识别，从而实现对食品的检测和分类。
在半导体行业中，可以通过计算机视觉技术对芯片的表面瑕疵、成品的尺寸和形状等进行检测和测量。
在汽车行业中，可以通过计算机视觉技术对汽车的组装过程进行检测和质量控制。
二、计算机视觉技术在品质检测中的优势相较于传统的人工检测方式，计算机视觉技术在品质检测中有着明显的优势。
首先，计算机视觉技术可以实现自动化检测，大大减少了人力资源的浪费。
在工业生产中，无论是容量大还是小的生产线，人力成本都是最大的成本之一。
通过计算机视觉技术的应用，可以将一个品质检测的任务交给一台计算机来完成，人们只需要设置好相应的检查参数即可，真正实现智能化生产。
其次，计算机视觉技术在品质检测中可以实现高精度的检测结果。
计算机视觉技术可以处理成千上万的图像，且在处理过程中完全没有疲劳的概念，而人类则往往会出现疲劳和一定程度的误判。
所以，使用计算机视觉技术进行品质检测，可以大大提高产品的精度和准确度，降低质量问题的发生率。
再次，计算机视觉技术可以实现高效的品质检测。
对于传统的人工检测方式，需要大量的人力资源和时间，而通过计算机视觉技术，可以在更短的时间内完成对成品的全面检测，从而提高了生产线的效率和生产量。
计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用
计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用王晓翠;王艳秋;麻恒阔【摘要】介绍了一种应用计算机视觉技术检测机械零件参数的测量方法.以面阵CCD为图像传感器,通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中.在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测.利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法.并据此计算出零件的各参数值.此种测量方法非常适合于微小、易形变等接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测,具有广阔的应用前景.【期刊名称】《新技术新工艺》【年(卷),期】2010(000)005【总页数】4页(P33-36)【关键词】直方图校正;边缘保持滤波;边缘检测【作者】王晓翠;王艳秋;麻恒阔【作者单位】北京航空精密机械研究所,北京,100076;北京航空精密机械研究所,北京,100076;ABB电气传动系统有限公司,北京,100015【正文语种】中文【中图分类】TP391.41基于图像处理的计算机视觉技术是把被测零件的图像当作检测和传递信息的手段,从中提取有用的信号来获得待测的参数。
该测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富等优点,非常适合传统方法难以测量的场合,如易变形零件尺寸、微小尺寸及零件孔心距等的测量。
本文介绍了一种以CCD作为图像传感器的图像测量系统,并可实现对微小零件的几何量(如薄板零件的小孔和孔心距等)进行自动测量。
1 计算机视觉检测系统的构成计算机视觉检测系统是集光学、光电子学、精密机械及计算机技术为一体的综合系统。
该测量系统基本上由平行光照明系统、CCD图像采集系统以及相应的图像处理软件组成。
为了达到良好的照明效果,并适当提高被测图像的对比度,从而提高图像处理中边缘提取的精度,采用光照均匀的柯拉照明方式,并对被测物进行平行光背光照射。
由于被测对象多为板型零件,因而可以较好地利用光照条件提取被测物的有效轮廓,有利于图像测量算法精度的提高。
计算机视觉技术在质检领域的应用案例分享
计算机视觉技术在质检领域的应用案例分享随着科技的发展，计算机视觉技术在各个领域中发挥着越来越重要的作用。
质检领域作为制造业的核心环节之一，也逐渐应用计算机视觉技术来提高质检的效率和准确性。
本文将分享一些计算机视觉技术在质检领域的典型应用案例。
首先，计算机视觉技术可以应用于产品外观缺陷检测。
传统的质检人工检测可能存在主观性和疲劳等问题，而计算机视觉技术可以通过图像处理和模式识别来准确地检测和识别产品表面的缺陷。
例如，某家汽车制造商利用计算机视觉技术来检测汽车外观上的划痕、凹陷等问题，确保了车辆外观的美观度，提高了质检效率。
其次，计算机视觉技术在产品尺寸和位置检测方面也发挥着重要作用。
在传统的质检过程中，通常需要使用测量工具和人工测量来检测产品的尺寸和位置是否符合标准要求。
而计算机视觉技术可以通过图像处理和模式匹配来自动识别和测量产品的尺寸和位置，减少了人为误差，并且大大提高了质检的效率。
例如，某家电子产品制造商利用计算机视觉技术来检测手机屏幕的位置和尺寸，确保每个产品都能符合严格的要求。
另外，计算机视觉技术还可以应用于产品装配的自动化质检。
在传统的质检过程中，通常需要质检员进行人工检验来确保产品的正确组装和连接。
而计算机视觉技术可以通过图像识别和模式匹配来自动检测产品的装配情况，提高质检的准确性和效率。
例如，某家汽车零部件生产商可以利用计算机视觉技术来检测汽车零部件的组装情况，确保每个零部件都正确地安装在相应的位置上。
此外，计算机视觉技术在产品的缺陷分类和分拣方面也有广泛的应用。
传统的质检过程中，通常需要人工对产品进行分类和分拣，这是一项繁琐且容易出错的工作。
而计算机视觉技术可以通过图像处理和模式识别来自动分类和分拣产品的缺陷，提高了质检的效率和准确性。
例如，某家食品加工企业利用计算机视觉技术来检测食品包装上的缺陷，并自动将合格和不合格的产品分拣到不同的通道中。
总之，计算机视觉技术在质检领域的应用案例丰富多样，正逐渐改变着传统的质检方式。
基于SVM和图像编码的二维工件智能快速识别
文章编 号 ： １ ０ ０ ７ — ９ ４ １ ６ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ４ — ０ ０ ９ ４ ． ０ ｌ
工业４ ． ０ 实现的是生产智能化 、 设备智能化、 能源管理智能化和 供 应 链 管理 智能 化 １ 。 同时 ， 生 产 过 程 将 从大 规 模 生 产 向个 性 化 定 制 转型［ ２ １ 。 工件的 自动、 快速识别将为智能化生产和个性化定制提供技 术支持。 计算机视觉技术的优点是非接触、 柔性好、 可靠性高和通用性 强等Ｉ ３ ］ 。 在使用计算机 视觉技术进行工件识别时， 不需要在工件上添 加标 记 或 附属 物 等 ， 不 会干 扰生 产 的 正常 进 行 。 利 用 计算 机 视 觉技 术 进行工件识别时， 通常使用基于被识别工件的图像的方法。 其中， 定向 执 行 长 度 编码 （ Ｏ ｒ ｉ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｒ ｕ ｎ Ｌ ｅ ｎ ｇ ｔ ｈ Ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ，Ｏ Ｒ Ｌ Ｃ ） 法 由于 编 码简单 ， 对二 维 工 件快 速 的实 时识 别 以及 移 动 二 维工 件 的 识 别 非常 适 合 】 。 但 由于 该方 法 编码 简 单 ， 会对 某 些 不 同的工 件 产生 相 同的 编 码， 从 而 造成 错 误 的 识别 结 果 。 本 文在 Ｏ Ｒ Ｌ Ｃ 的基 础 上提 出 了定 向执 行 长 度 及周 长 编码 （ Ｏｄ ｅ ｎ ｔ ａ ￣ ｏ ｎ Ｒ ｕ ｎ Ｉ ｇ ｔ ｈ ａ ｎ ｄ Ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｔ ｅ ｒ Ｃ ｏ ｄ ｉ ｎ ｇ ， ＯＲＬ ＰＣ ） 以进 一 步 提 高 二 维 工 件 的 识 别 率 。 同时， 使 用 支 持 向量 机 ￣ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ Ｍａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ，Ｓ Ｖ Ｍ） 对 工 件进 行 识 别 。
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》一、引言随着制造业的快速发展，精密零件的制造与检测技术日益受到重视。
在众多检测手段中，基于机器视觉的精密零件尺寸检测技术因其高精度、高效率及非接触性等优点，正逐渐成为研究的热点。
本文将重点探讨基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是一种通过模拟人眼功能，利用计算机、图像处理等技术对图像进行捕捉、处理并提取有用信息的技术。
在精密零件尺寸检测中，机器视觉技术能够实现对零件的高精度、高速度的检测，为制造业的自动化、智能化发展提供了有力支持。
三、精密零件尺寸检测的关键技术研究1. 图像采集与预处理技术图像采集是机器视觉技术的第一步，其质量直接影响到后续处理的精度。
针对精密零件的尺寸检测，需要采用高分辨率、高稳定性的图像采集设备。
同时，为了消除图像中的噪声、光照不均等因素的影响，需要进行图像预处理，包括灰度化、二值化、去噪等操作。
2. 特征提取与匹配技术特征提取与匹配是精密零件尺寸检测的核心技术。
通过提取零件图像中的特征点、特征线等，实现零件的精确识别与定位。
常用的特征提取与匹配方法包括SIFT、SURF、ORB等算法。
针对不同形状、尺寸的零件，需要选择合适的特征提取与匹配方法。
3. 尺寸测量与精度分析技术尺寸测量是精密零件尺寸检测的关键环节。
通过测量零件的轮廓、尺寸等参数，判断其是否符合标准要求。
常用的尺寸测量方法包括基于模板匹配的方法、基于霍夫变换的方法等。
同时，为了确保测量精度，需要进行精度分析，包括误差分析、不确定度分析等。
四、研究现状与展望目前，基于机器视觉的精密零件尺寸检测技术已取得了一定的研究成果。
然而，在实际应用中仍存在一些问题，如检测精度、稳定性、抗干扰能力等方面有待提高。
未来，需要进一步深入研究图像处理算法、特征提取与匹配技术、尺寸测量与精度分析技术等方面的关键技术，以提高检测精度和稳定性。
基于机器视觉的零件尺寸检测系统设计与实现
基于机器视觉的零件尺寸检测系统设计与实现随着制造业的发展和现代工业生产的复杂性增加，对零件尺寸的精确检测要求也越来越高。
传统人工检测的局限性和效率问题引发了机器视觉技术在零件尺寸检测中的应用。
本文将介绍一种基于机器视觉的零件尺寸检测系统的设计与实现。
一、引言机器视觉技术是指模仿人眼视觉系统的感知、识别和判别能力，通过相机、图像采集卡、计算机等设备，对图像进行采集、处理和分析的技术。
在制造业中，机器视觉技术已经得到了广泛应用，其中之一就是零件尺寸的检测。
二、系统设计1. 系统硬件设计基于机器视觉的零件尺寸检测系统的硬件设计包括相机、光源、图像采集卡和计算机等设备。
相机是将被检测零件的图像采集下来的关键设备，其选型应根据零件的特性和检测要求来确定。
光源的选取也至关重要，应以保证零件表面被光照亮且不产生阴影为原则。
图像采集卡负责将相机采集到的图像数据传输到计算机上进行处理和分析。
2. 系统软件设计基于机器视觉的零件尺寸检测系统的软件设计通常包括图像预处理、特征提取和尺寸计算三个主要步骤。
图像预处理是对采集到的图像进行噪声去除、平滑处理和图像增强等操作，以提高后续处理的准确性和稳定性。
特征提取是基于处理后的图像，通过算法提取图像中与零件尺寸相关的特征信息，如边缘、角点等。
常用的特征提取算法有Canny算法、Sobel算法等。
尺寸计算是根据所提取到的特征信息，结合已知的标定参数和尺寸测量原理，进行尺寸计算并给出结果。
常用的尺寸计算方法有比例尺寸计算法、基于几何关系的尺寸计算法等。
三、系统实现1. 硬件搭建在系统实现过程中，首先需要根据硬件设计的要求，搭建相应的硬件平台，包括安装相机、配置光源、连接图像采集卡和计算机等设备。
确保硬件设备的稳定性和可靠性。
2. 软件开发基于机器视觉的零件尺寸检测系统的软件开发需要根据所选用的开发平台和编程语言进行。
可以选择常见的开发平台，如OpenCV、MATLAB等，以及常用的编程语言，如C++、Python等。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统设计随着工业生产的发展，对零件的质量与精度要求越来越高，而传统的人工尺寸检测与测量方法已经无法满足这些要求。
因此，基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统应运而生。
本文将针对这一问题进行探讨。
一、介绍机器视觉技术是一门利用计算机视觉进行模式识别、目标检测和三维重建等方面的技术。
基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统利用计算机视觉技术，可以实现对零件尺寸的高精度检测与测量。
二、系统设计1. 摄像设备选择在设计基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统时，首先需要选择合适的摄像设备。
一般来说，高分辨率的摄像头能够提供更精确的检测结果。
2. 图像采集与处理图像采集是系统中的核心环节之一，通过摄像设备采集零件的图像，并对图像进行处理，提取出需要检测的特征。
图像处理算法可以采用边缘检测、二值化、滤波等方法，以提高图像的清晰度和信噪比。
3. 特征提取与分析在图像处理的基础上，需要进一步提取出零件的特征信息。
可以通过边缘检测算法提取零件的轮廓信息，或者利用模板匹配的方法提取出关键特征点。
4. 尺寸计算与结果输出根据零件的特征信息，结合相应的几何测量原理，可以计算出零件的尺寸参数。
一般来说，可以计算出零件的长、宽、高等尺寸参数，以及一些特殊形状的测量参数。
三、系统优势基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统相比传统的人工测量方法具有以下优势：1. 精度高：机器视觉系统可以实现对零件尺寸的高精度测量，减少了人为因素对测量结果的影响。
2. 自动化程度高：系统可以实现对多个零件的自动化测量，减少了人工测量的工作量，提高了工作效率。
3. 可靠性好：机器视觉系统的测量结果可靠性高，可以避免人工测量过程中的主观误差。
4. 数据可视化：测量结果可以通过电脑显示进行直观展示与分析，方便人们对零件质量进行评估。
四、应用领域基于机器视觉的零件尺寸检测与测量系统在很多领域都有广泛的应用，例如汽车制造、航空航天、电子电气等行业。
基于机器视觉的复杂机械零部件尺寸测量技术
基于机器视觉的复杂机械零部件尺寸测量技术
安晓英
【期刊名称】《工程机械与维修》
【年(卷),期】2024()1
【摘要】对图像进行信息采集,运用灰度化处理图像信息将图像的色彩和亮度转换成灰度图像所属值,减少外界干扰。
运用高值滤波器衰减图像中的亮度变化较小的低频区域来提升图像轮廓,保留出图像的边缘细节。
运用双线性插值方法,计算得到最相近目标像素值,并进行详细区分。
通过对复杂机械零件几何图形参数检测,计算对应的几何参数,获得零件不同外形的尺寸并标定,得到真实尺寸完成测量。
测试结果表明,机油泵内外转子轮廓尺寸测量精度均保持良好,可实现高精度测量,具有较好的应用效果。
【总页数】3页(P29-31)
【作者】安晓英
【作者单位】山西省检验检测中心;山西省标准计量技术研究院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于机器视觉的零部件尺寸检测技术
2.基于机器视觉的零部件尺寸测量
3.基于机器视觉的复杂形状模具尺寸测量
4.基于机器视觉技术的白车身尺寸在线测量场景研究与应用
5.基于机器视觉技术的铁路货车零部件尺寸的快速检测算法研究
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利用机器视觉技术的机械零件尺寸检测
利用机器视觉技术的机械零件尺寸检测随着科技的不断进步，机器视觉技术在工业制造领域得到了广泛应用，其中之一就是机械零件尺寸检测。
利用机器视觉技术进行机械零件尺寸检测能够提高检测的准确性和效率，减少人工检测的不确定性，大大提升制造业的生产效能和产品质量。
机器视觉技术的应用范围非常广泛，其中之一就是对机械零件的尺寸进行检测。
在过去，人工测量是常用的检测手段，但是人工测量不仅费时费力，而且容易受到人为因素的影响，造成测量结果的误差。
而利用机器视觉技术，可以通过高精度的图像处理算法和先进的深度学习模型，对零件进行全面的、无死角的尺寸测量。
首先，机器视觉技术通过高分辨率的图像设备，可以将机械零件的图像获取到计算机中，然后通过图像处理程序对图像进行预处理，包括去噪、增强对比度、边缘检测等。
接着，机器学习算法或深度学习模型开始工作，对图像进行特征提取和分析。
这一步非常关键，因为不同的零件可能有不同的形状和尺寸，所以需要设计相应的算法和模型，以便准确地识别并测量不同种类的零件。
对于非常小或非常细长的零件，由于图像的失真和畸变，可能导致尺寸测量的不准确。
为了解决这个问题，一些先进的机器视觉系统可能会使用多个相机进行图像捕捉，并使用三维重建技术来生成更准确的模型。
通过机器学习算法和深度学习模型的训练，机器视觉系统能够自动识别和测量不同零件的尺寸。
这种自动化的机械零件尺寸检测方法不仅提高了生产效率，减少了人为因素的影响，还减少了人力成本和测量误差。
另外，机器视觉技术还可以进行大批量的零件尺寸检测，检测速度快，可以准确实时地掌握生产线上零件质量的状况，从而提前发现和解决潜在的质量问题。
当然，机器视觉技术在机械零件尺寸检测中也面临一些挑战和限制。
首先，不同种类的零件形状和尺寸差异很大，需要开发不同的算法和模型来进行测量。
其次，零件在生产过程中可能会出现表面光洁度不佳、表面污染或磨损等问题，这会影响图像的质量和准确性。
此外，机器视觉系统的设置和校准也需要一定的专业知识和技能，以确保测量结果的准确性和可靠性。
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》
《基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究》一、引言随着制造业的快速发展，精密零件的制造与检测技术日益受到重视。
在众多检测手段中，基于机器视觉的精密零件尺寸检测技术因其高精度、高效率、非接触性等优点，正逐渐成为主流的检测手段。
本文旨在探讨基于机器视觉的精密零件尺寸检测关键技术研究，为相关领域的研究与应用提供参考。
二、机器视觉在精密零件尺寸检测中的应用机器视觉是一种通过模拟人眼视觉功能，利用计算机视觉技术对图像进行处理、分析和理解的技术。
在精密零件尺寸检测中，机器视觉的应用主要体现在以下几个方面：1. 图像采集与预处理：通过高精度的图像采集设备获取零件的图像信息，然后进行图像预处理，如去噪、增强等，以提高图像的质量。
2. 特征提取与识别：利用图像处理算法提取零件的尺寸特征，如长度、宽度、直径等，然后通过模式识别技术对特征进行识别和分类。
3. 尺寸测量与评估：根据提取的特征信息，通过算法对零件的尺寸进行测量和评估，判断其是否符合标准要求。
三、关键技术研究在基于机器视觉的精密零件尺寸检测中，关键技术研究主要包括以下几个方面：1. 图像采集与处理技术：高精度的图像采集设备是保证检测精度的前提。
此外，通过合理的图像处理技术，如滤波、增强等，可以提高图像的质量，减少噪声干扰。
2. 特征提取与识别算法：特征提取与识别是机器视觉检测的核心环节。
常用的特征提取算法包括边缘检测、区域生长等。
而模式识别技术则包括神经网络、支持向量机等。
针对不同的零件和检测需求，选择合适的算法是提高检测精度的关键。
3. 尺寸测量与评估方法：尺寸测量与评估是机器视觉检测的最终目的。
常用的测量方法包括基于模板匹配的方法、基于几何特征的方法等。
在评估过程中，需要结合具体的检测需求和标准，设定合理的评估指标和阈值。
4. 系统集成与优化：将上述关键技术进行系统集成，形成完整的精密零件尺寸检测系统。
在系统运行过程中，需要进行参数调整和优化，以提高系统的稳定性和检测精度。
基于计算机视觉的零件尺寸检测技术研究
基于计算机视觉的零件尺寸检测技术研究近年来，随着计算机视觉技术的发展，其在自动化生产中的应用愈发广泛。
其中，基于计算机视觉的零件尺寸检测技术成为一个备受关注的领域。
它以其高速、高精度、低成本等优势，逐渐取代了传统的人工检测方法，成为了工业生产中不可或缺的方法之一。
零件尺寸检测技术作为制造企业中非常重要的一项任务，影响着整个生产链的运转效率和产品的质量。
而传统的人工检测方法虽然准确度较高，但由于人力成本和效率低下等原因，无法满足如今高速发展的工业生产需要。
而基于计算机视觉的零件尺寸检测技术通过引入了计算机视觉算法，可以在高速生产线上迅速精准地完成检测任务，大大提高了产品的生产效率和检测准确度。
基于计算机视觉的零件尺寸检测技术主要分为两种方法：一种是基于2D视觉的检测方法，通过对零件在平面图上的几何特征进行识别，来判断零件的尺寸是否符合标准要求；另一种是基于3D视觉的检测方法，通过对零件在三维空间中的形状、纹理等特征的分析，来判断零件的尺寸是否符合要求。
其中，基于2D视觉的检测方法主要通过摄像头和图像采集卡等设备将待检测的零件放置在固定位置，并对其进行拍照或录像，然后通过图像处理技术对拍摄到的图像进行分析，得到零件的尺寸信息。
这种方法适用于对平面零件的尺寸检测，例如薄板、电路板等。
但是，这种方法对于具有立体性的零件检测效果并不理想。
而基于3D视觉的检测方法则通过使用3D扫描仪等设备对待检测的零件进行扫描，然后通过3D图像重建算法对扫描到的3D图像进行处理，得到零件的尺寸信息。
这种方法适用于对具有立体性的零件检测，例如齿轮、机床等。
但是，由于3D扫描仪等设备的价格较为昂贵，使用门槛较高，因此相对于基于2D视觉的检测方法，其应用范围相对较窄。
无论是基于2D视觉的检测方法还是基于3D视觉的检测方法，它们所依赖的核心是计算机视觉算法。
对于基于2D视觉的检测方法，所使用的算法包括图像分割、轮廓检测、拟合算法等；对于基于3D视觉的检测方法，所使用的算法包括三维重建算法、点云处理算法、三维比对算法等。
数字图像处理在机械零件测量中的应用
数字图像处理在机械零件测量中的应用摘要：随着我国科学技术水平的发展，数字图像处理技术被不断应用在各个领域中，其中，在工业生产自动化系统中，数字图像处理技术得到了广泛的应用，这对于我国提高工业化自动水平提供了技术支持。
自动化、高精度化和客观化是应用数字图像处理技术的机器视觉的特点。
本文针对数字图像处理技术在机械零件测量中的应用问题进行分析探讨。
关键词：数字图像；图像技术；机械零件；测量前言：由于我国数字图像处理技术的快速发展，在机械测量中取代了传统利用卡尺测量的方法。
数字图像处理在机械零件测量中的应用，使测量工作的效率得到了有效提高，最大程度的保证了检测任务能及时、高效的完成。
机械零件测量的速度和精度是机器视觉所强调的，大大提高了工业现场的可靠性。
通过数字图像处理技术测量机械零件，有利于提高零件的精度和准确度。
一、图像测量系统光源、计算机、CCD相机、传感器、支架、零件移动平台等各个部件是图像测量系统的主要组成部分。
如图一所示，是图像测量系统原理图。
图一图像测量系统原理图机械零件的图形根据CCD相机获得，重复利用计算机图像检测系统对所获得的图象开展预备处理，应用测量系统精确测量机械零件的图象。
由于受到当场各种各样条件的限制，如受照明灯具要求的危害，非常容易危害当场机械零件检测的精密度。
在这里环境下，就需要测量人员对危害精确测量机械零件精度的要素进行修复，现场选用环形光源，有益于防止机械零件造成黑影，危害检测精度。
除此之外，环形光源的应用。
使光源与机械零件类似竖直，使机械零件在环形光源的照耀下更为光亮，有利于切分零件图象，进而提升机械零件的检测精度。
除此之外，在精确测量机械零件环节中，有些机械零件比较大，造成CCD相机没法一次获得整个数据信息，这就需要应用双向平面坐标来精确测量，双向平面坐标是通过面阵CCD相机和高精密的计量检定光栅尺模块所组成的的。
由双向平面坐标选用轮廊追踪的形式进行检验，进而对机械零件的实际位置开展明确，从而提升机械零件的检测精度。
基于计算机视觉的特种机械零件自动检测技术
基于计算机视觉的特种机械零件自动检测技术近年来，随着智能制造的不断发展，特种机械零件制造业的自动化程度越来越高。
而机械零件的质量控制是其中至关重要的环节。
传统的质检方法主要依靠人工检测，面临着效率低、误判率高、操作难度大等问题。
而基于计算机视觉技术的特种机械零件自动检测技术则取得了重要的突破。
一、计算机视觉技术的优势计算机视觉技术是一种基于图像和视频的信息处理技术，利用计算机对图像进行处理和分析，并将其转化为数字信息。
相比传统的质检方法，计算机视觉技术具有如下优势：1. 高效计算机视觉技术可以对数以千计的图像进行高速处理，且不受工作时间限制，从而提高了生产效率。
2. 精准计算机视觉技术具有高精度的特点，能够精确识别零件的尺寸、形状、表面缺陷等关键特征。
3. 可靠基于计算机视觉技术的特种机械零件自动检测技术具有较低的误判率，相比人工巡检更加可靠。
4. 灵活计算机视觉技术不受环境因素影响，可以对不同种类、大小、形状、颜色的特种机械零件进行质检，具有很大的适用性。
二、特种机械零件自动检测技术的发展随着计算机视觉技术不断发展，特种机械零件自动检测技术也在不断进步。
现在，机器视觉检测系统已经成为自动化制造领域中重要的组成部分之一，并得到广泛应用。
1. 传统图像处理方法最早的特种机械零件自动检测技术采用传统的图像处理算法，如边缘检测、形态学处理等方法。
这种方法虽然简单易懂，但对于复杂的检测任务效果不佳。
2. 模板匹配方法模板匹配方法适用于需要检测的图像已知的情况下。
它通过将已知图像（模板）与被检测图像进行匹配，从而判断被检测图像中是否存在模板。
但是，由于特种机械零件形态变化复杂、姿态多样，因此模板匹配方法的应用范围受到了限制。
3. 深度学习方法随着深度学习技术的兴起，越来越多的研究者开始将其应用于特种机械零件自动检测技术中。
深度学习可以通过结合神经网络和大量的样本数据，对被检测图像进行自动分类和定位。
这种方法不仅能够提高检测准确度，而且具有很强的泛化性。
毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术
毕业设计(论文)-零件尺寸测量中的数字图像处理技术数字图像处理技术在工业生产和制造业中得到越来越广泛的应用。
其中，其在零件尺寸测量方面的应用，在工业生产控制和质量控制中占有重要地位。
本文就数字图像处理技术在零件尺寸测量中的应用展开阐述。
一、概述零件尺寸测量技术是工业生产控制和质量控制中的重要一环。
而传统的测量方法往往是采用量具进行测量，这种方法成本高，测量精度依赖于操作者的经验水平。
而数字图像处理技术的应用则可以简化测量过程，提高测量效率和精度。
数字图像处理技术将数字化的图像数据应用数学方法和算法处理，得到我们所需要的各种图像信息。
在零件尺寸测量领域，数字图像处理技术可以用来获得零件的轮廓、边缘、圆弧等信息，从而得到零件的尺寸和形状。
二、数字图像处理技术在零件尺寸测量中的应用1.图像预处理数字图像处理技术中的图像预处理步骤对于零件尺寸测量非常重要。
由于拍摄条件和拍摄设备的差异，获取到的图像可能会存在颜色、亮度、对比度、噪声等问题。
而这些问题将对后续处理产生严重影响。
因此，图像预处理是零件尺寸测量中的一项必须工作。
图像处理中的预处理步骤包括图像的增强、滤波和分割等。
2.图像分割图像分割是指将图像划分成若干个互不重叠的区域。
在零件尺寸测量中，图像分割的目的是将零件与背景分离开来。
图像分割技术的选择将影响到零件尺寸测量的结果。
在图像分割的选择上，可以采用灰度阈值法、区域生长法、边缘检测法等方法。
3.边缘检测在数字图像处理中边缘检测是指从图像中提取出物体边界的技术。
零件尺寸测量中的边缘检测可以通过对图像中灰度值变化的分析得到。
4.形状拟合在得到零件边缘信息后，需要对边缘信息进行分析和处理，计算出零件的尺寸和形状。
其中，形状拟合是零件尺寸测量中的一个重要环节。
形状拟合可以通过多项式曲线拟合、圆拟合、椭圆拟合等得到零件的中心点、长度、宽度等信息。
三、数字图像处理技术在零件尺寸测量中的优势1.提高测量效率数字图像处理技术可以在短时间内获取大量的数据，并且可以通过计算机程序对数据进行处理，从而提高测量效率。
计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用
一
种结合 梯度 算子 的快速 边缘检 测 方 法。并 据 此计 算 出零件 的各 参数 值 。此 种 测 量 方 法非 常 适合 于微
ｎｕ ｅ ｓ ｍｏｒ ｆ ｍ ａ ｅ ｔ ｔｕｎｆｔｆ ｒ ｔ ｎ ｎｃ ｅ ｓ ｒ ｍ ｅ ，ａｎ ａ ｉ ｐｐｌｃ ｔｏｎ ｆ ｒ ｇｒ ｎｄ． ｔ ｎｅ ｓ， ｅ ｄｅｏｒ ｂｌ ｈａ ｉ ｏ ａ ｇｅ ｙ ｍ ａ ｕ ｅ ｎｔ ｄ ｈ ｓ ａ ｗ ｄｅａ ｉａ ｉ ｏ ｅ ｏｕ
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的图像 当作 检 测和 传 递 信 息 的手 段 ， 中提取 有 用 从 的信 号来 获 得 待 测 的参 数 。该 测 量 方 法 具 有 非 接
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计算机视觉技术在微小尺寸测量中的应用
计算机视觉技术在微小尺寸测量中的应用
陈廉清;袁红彬;王龙山
【期刊名称】《农业机械学报》
【年(卷),期】2006(37)9
【摘要】应用计算机视觉技术快速测量微小零件的尺寸,研究了CCD图像预处理、图像二值化、边缘处理、标定等技术,发现中值滤波平滑处理图像的精度更高,轮廓
跟踪能使图像边缘确定时的运算更简单.图像检测结果与工具显微镜测量进行了比较,结果表明该测量方法可以快速、准确地实现大批量同类零件的尺寸测量及合格
度的检验,并可满足100%在线检测要求,检测误差不超过0.011 9 mm,每件检测时
间不超过2 s.
【总页数】3页(P174-176)
【作者】陈廉清;袁红彬;王龙山
【作者单位】宁波工程学院机械工程学院,315016 宁波市;吉林大学机械科学与工
程学院,130025 长春市;吉林大学机械科学与工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41;TG806
【相关文献】
1.计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用 [J], 王晓翠;王艳秋;麻恒阔
2.图像处理技术在微小冲压件尺寸测量中的应用 [J], 聂锟;萧泽新
3.图像处理技术在微小尺寸自动测量中的应用 [J], 赵彻;徐熙平
4.基于计算机视觉技术的微小线尺寸测量系统设计 [J], 刘远;韩红哲
5.图像技术在微小零件几何尺寸测量中的应用 [J], 陈向伟;王龙山;刘庆民
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计算机视觉技术在零件尺寸测量中的应用王晓翠1,王艳秋1,麻恒阔2(1.北京航空精密机械研究所,北京100076; 2.A BB电气传动系统有限公司,北京100015)摘要:介绍了一种应用计算机视觉技术检测机械零件参数的测量方法。
以面阵CCD为图像传感器,通过图像采集卡将机械零件的二维图像输入到计算机中。
在对原始输入图像进行直方图校正和边缘保持滤波处理后,对得到的较为平滑的零件图像进行边缘检测。
利用图像边缘灰度突变的特性,提出了一种结合梯度算子的快速边缘检测方法。
并据此计算出零件的各参数值。
此种测量方法非常适合于微小、易形变等接触测量难以准确测量的机械零件的参数检测,具有广阔的应用前景。
关键词:直方图校正;边缘保持滤波;边缘检测中图分类号:T P391.41文献标志码:AApplication of Measurement of Mechanical Accessory Size based on C omputer Vision TechnologyWA N G Xiaocui1,W AN G Y anqiu1,M A H eng kuo2(1.Beijing Pr ecision Eng ineering Institut e fo r A ircraft Industr y,Beijing100076,China;2.ABB Beijing Dr ive Systems Co.,L td,Beijing100015,China)Abstract:T he accessor y parameter measurement met ho d w as presented based on co mputer v ision technolog y.By taking CCD as imag e senso r,the accesso ry image is put into the co mputer via imag e co llection card.T he edge detectio n of smoot her accessor y imag e attained after histo gr am adjusting the or ig inal imag e and holding edg e filter.Co nsider ing the sudden chang e of the gr ay scale o f the image edge,a rapid edge-detectio n technique is pr esented which uses gr adient operato r,and then wo rked o ut t he accesso ry parameters.T his metho d is pr opitio us to measure mechanical accesso ry accur ately,such as m-i nuteness,mo re defo rmable that unfit for tangency measur ement,and has a w ide applicatio n fo reg round.Key words:Histo gr am adjusting,Edge keeping filter,Edg e detectio n基于图像处理的计算机视觉技术是把被测零件的图像当作检测和传递信息的手段,从中提取有用的信号来获得待测的参数。
该测量方法具有非接触、高速度、动态范围大、信息量丰富等优点,非常适合传统方法难以测量的场合,如易变形零件尺寸、微小尺寸及零件孔心距等的测量。
本文介绍了一种以CCD作为图像传感器的图像测量系统,并可实现对微小零件的几何量(如薄板零件的小孔和孔心距等)进行自动测量。
1计算机视觉检测系统的构成计算机视觉检测系统是集光学、光电子学、精密机械及计算机技术为一体的综合系统。
该测量系统基本上由平行光照明系统、CCD图像采集系统以及相应的图像处理软件组成。
为了达到良好的照明效果,并适当提高被测图像的对比度,从而提高图像处理中边缘提取的精度,采用光照均匀的柯拉照明方式,并对被测物进行平行光背光照射。
由于被测对象多为板型零件,因而可以较好地利用光照条件提取被测物的有效轮廓,有利于图像测量算法精度的提高。
结构框图如图1所示。
其工作过程为:将被测零件置于尽可能均匀照明的可控背景前,CCD和图像卡将被测零件图像采集到计算机里,计算机按一定的算法计算出被测物体的几何参数,最后计算机对这些数据进行各种处理,并将结果按一定要求予以显示和存储。
图1图像测量系统结构框图2图像预处理由于光的散射、空间电磁干扰、电路杂波等原因,得到的图像中通常含有如椒盐、脉冲和高斯等噪声。
噪声会影响图像质量,造成零件边缘模糊,降低系统测量精度,因此,必须对原始图像进行灰度校正、噪声过滤等预处理。
对图像测量系统来说,所用的图像预处理方法可不考虑图像降质,只将图像中感兴趣的部分有选择地突出,衰减不需要的特征。
考虑到待测物体参数大多由其外形轮廓决定,本文首先对原始图像进行直方图均衡化处理,然后采用边缘保持滤波算法对图像进行降噪。
2.1直方图修正原始图像的灰度值分布是不均匀的,其灰度值集中在一个较小的区间内,直方图修正是一种通过重新均匀分布各灰度值来改变零件图像对比度的方法,可提高图像的主观质量。
设原始图像灰度值分布在区间[a,b],期望灰度分布区间为[z1,z k],如果原始区间[a,b]是[z1,z k]的子空间,则可将原区间内某像素点z映射为期望区间的点z c,具体为:z c=z K-z1b-a(z-a)+z1(1)如果仅是大多数像素值分布在区间[a,b],则可以使用如下的映射函数:z c=z k-z1b-a(z-a)+z1,a[z[bz1,z<az k,z>b(2)上述映射关系可以使图像的灰度分布更均匀,使曝光不充分的图像得到增强。
2.2边缘保持滤波图像预处理使用平滑处理的方法,主要目的是减少噪声。
由于均值滤波或高斯滤波的平滑功能会使图像边缘模糊,牺牲零件图像的精确定位能力,而中值滤波在去除脉冲噪声的同时也会将图像的线条细节除掉,因此,本文采用边缘保持滤波器。
边缘保持滤波器是在均值滤波和中值滤波的基础上发展起来的一种滤波器,在有效滤除噪声的同时,又可基本保持边缘的阶跃特征,基本算法如下:1)对于像素点[i,j],其灰度值为f[i,j],选取适当大小的领域,如3@3领域;2)依公式V=E f2[i,j]-(E f[i,j])2N式中,N为各邻域的像素个数,分别计算左上角子邻域、左下角子邻域、右上角子邻域、右下角子邻域的灰度分布均匀度V;3)取最小灰度均匀度对应区域的均值作为像素点[i,j]的新灰度值。
3图像边缘提取在图像测量系统中,图像边缘的检测是整个测量的基础和关键。
图像边缘检测精度高,整个测量系统的精度就可大大提高。
基于图像边缘灰度突变的特性,我们可以利用像素点的梯度值来区分边缘点和非边缘点,通过比较各像素点的梯度来获得边缘位置。
但是由于图像采集方面的原因,某些非边缘的梯度幅值可能高于弱边缘的梯度幅值。
因此真正的边缘点应该是对应于梯度值的局部极值点。
如果仅确定单一的阈值,因弱边缘的梯度幅值比较小,在选取边缘点时极易丢失。
但对于弱边缘来说,在与边缘走向垂直的方向上,它也是一个局部峰值,还是可以检测出来的。
为更好地满足图像测量的需要,在检测边缘点时利用Sobel算子在梯度方向上去除非局部极大值点的基础上,引入了Canny边缘检测算法中的双阈值技术来提取候选的边缘点,成功地获取了像素级边缘,具体的步骤如下。
1)用So bel算子对预处理后的图像g(i,j)进行卷积,得到卷积图像。
2)计算图像中每一点的梯度幅值M(i,j)与梯度方向值H(i,j)。
其计算公式为:M(i,j)=p x(i,j)2+p y(i,j)2(3)H(i,j)=tan-1p y(i,j)/p x(i,j)(4)这样就可以得到图像中每一点的梯度方向值H(i,j)。
3)非局部极大值抑制。
首先对图像中每一个像素点的梯度方向值H进行量化,确定其在梯度方向上相邻的2点,以像素点O(i,j)为例进行如下分析。
O11(i-1,j-1)O12(i-1,j)O13(i-1,j+1)O21(i,j-1)O22(i,j)O23(i,j+1)O31(i+1,j-1)O32(i+1,j)O33(i+1,j+1)当H(i,j)\38P或H(i,j)[-38P时,相邻2点为O12,O32;当18P[H(i,j)<38P时,相邻2点为O13, O31;当-18P[H(i,j)<18P时,相邻2点为O21, O23;当-38P[H(i,j)<-18P时,相邻2点为O11, O33。
而后将每一个梯度幅值非零的像素点与沿梯度方向上相邻的2个像素梯度值进行比较,若该像素点的梯度幅值M(i,j)小于其在梯度方向上相邻像素点对应值,则此点标记为非像素点,并置其梯度值为零。
4)重新统计经非局部极大值抑制后的图像像素点梯度,并进行自适应双阈值操作。
考虑到光照不均匀等因素对图像的影响,我们将图像分成若干幅子图,在各个子图中利用其各自的梯度直方图自适应地选取阈值,避免检测到不连续的边缘,允许各幅子图有部分重叠。
为各子图设定高低2个阈值T1和T2。
计算各个子图的梯度均值D 与梯度方差R ,两者之和作为该子图边缘检测地高阈值T 1,令高阈值与低阈值之间的比例为0.4,从而得到低阈值T 2=0.4T 1。
对于大于T 1的像素点标记为边缘点,而小于T 2的一定不是边缘点,从而得到待选边缘点,需要进一步验证。
5)对第4步处理所得的图像进行最后扫描。
在与边缘点或待选边缘点梯度方向垂直的方向上选取小直线领域,直线两端各取2点。
若此点在小领域中是极大值,则是边缘点,否则就不是边缘点。
6)抑制细小边缘,提取出目标轮廓。
对第5步操作后得到的图像中的边缘点进行8领域统计,将像素个数少于一定值的连通边缘视为非目标边缘,将其删除。
将边缘点的梯度值修改为255,非边缘点的梯度值置为0。
7)边缘点连接。
在图像中按照从左到右,从下到上的顺序遍历,选择一有效边缘点作为起点,按照轮廓跟踪算法将各个边缘点连接起来得到边缘链,从而得到单像素边缘图像。
以塑料薄板的小孔为例进行处理。
图2给出了经过边缘提取后的图像效果。
其中图2a 为待检测的原始图像,图2b 为经过图像预处理及边缘提取后的图像。
a)待检测原始图像 b)边缘提取后的图像图2 边缘提取前后的图像4 零件二维图像分析对获得边缘轮廓的零件图像进行分析及尺寸检测。