基于工業(yè)CT圖像的零件制造復合性分析研究及系統(tǒng)開發(fā).pdf

1、隨著當前工件結構日益復雜，如何精確評價零件制造過程中產生的誤差至關重要。在使用計算機輔助設計（CAD）軟件設計零件，建立其原始CAD模型并加工成型后，為判斷加工后零件形狀和尺寸是否符合要求，需要將加工后零件和原始CAD模型進行誤差分析。工業(yè)CT技術，能在不破壞測量工件結構的前提下，獲得被測工件的內部結構和精確尺寸。針對以上問題，本文研究了基于工業(yè)CT圖像的零件制造復合性分析問題，實現(xiàn)并開發(fā)了二維比對軟件。主要研究內容如下：
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2、為獲得圖像配準需要的測試模型，需對測試模型進行預處理。本文研究了一種結合分布估計算法（EDA）和二維最大類間方差法(二維OTSU)的圖像分割方法。該方法通過搜索空間采樣和統(tǒng)計學習來預測搜索的最佳區(qū)域從而獲得最優(yōu)閾值，使測試模型的前景色和背景色盡可能分開。通過驗證算法收斂速度快且穩(wěn)定，圖像分割準確。
　?、跒楣I(yè)CT圖像和二維CAD圖像配準做準備，需對圖像進行邊緣提取。本文研究了基于誤差補償?shù)目臻g矩亞像素邊緣檢測方法。首先，通過結合

3、分布估計算法和二維最大類間方差法對帶噪聲的工業(yè)CT圖像進行圖像分割；然后采用Canny算法對分割后的圖像進行像素級邊緣檢測，得到工業(yè)CT圖像的像素級點集模型；最后，采用基于誤差補償?shù)目臻g矩亞像素邊緣檢測方法對點集模型進行亞像素級邊緣檢測。
　?、垩芯苛嘶谧钚“鼑匦魏蛨D元特征的點集模型與二維CAD模型的初配準技術。首先，通過求取邊緣點集的排序點集和點集凸多邊形確定點集模型的最小包圍矩形；然后，通過最小包圍矩形確定點集模型的形心從