检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郭斌[1] 徐杜[1] 蒋永平[1] 黄品松[1] 陈济棠[1] 孔海朋[2] 梁柱[2]
机构地区:[1]广东工业大学信息工程学院,广州510006 [2]怀集登云汽配股份有限公司,广东怀集526400
出 处:《计算机工程与应用》2012年第10期238-241,共4页Computer Engineering and Applications
摘 要:针对目前的边缘检测算法存在定位精度低、处理速度慢、抗噪性能差等缺陷,提出了一种轴类零件尺寸检测的图像边缘高精度定位方法。该方法采用改进的自适应中值滤波算法、改进的Kirsch算子和在图像边缘灰度梯度方向上进行二次函数逼近高斯曲线拟合方法,实现了图像边缘亚像素高精度定位,提高了尺寸检测精度。通过对气门尺寸的计算机视觉检测实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测要求。In view of current edge detection algorithms have deficiencies, such as low positioning accuracy, slow processing speed and poor antinoise performance, etc, this paper presents a method of axial parts size detection based on image edge high accuracy positioning. By using the improved self-adapting median filtering algorithm, the improved Kirsch operator, and the fittiing method that uses quadratic function to approach the Gaussian curve in the grayscale gradient direction of image edge, this method realizes the image edge subpixel high accuracy positioning and improves the precision of dimensional measurement. Through the application of computer vision inspection of valve size, it proves that the accuracy of this algorithm presented here is precise and stable, meeting the requirements of high precision visual detection.
关 键 词:中值滤波 曲线拟合 亚像素 计算机视觉 尺寸检测
分 类 号:TN911.73[电子电信—通信与信息系统]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:216.73.216.3