基于邊緣像元投影的亞像素邊緣檢測研究.pdf

1、現(xiàn)代制造業(yè)的快速發(fā)展使得各零件生產(chǎn)企業(yè)在生產(chǎn)加工過程中對零件的質(zhì)量要求越來越嚴格。而零件的尺寸、角度、圓度等幾何特征的加工精度是決定其質(zhì)量的一個重要參考指標。目前，各大生產(chǎn)企業(yè)大都采用基于機器視覺的檢測技術(shù)對零件在生產(chǎn)加工過程中的幾何特征參數(shù)進行檢測及控制。而精確的圖像邊緣檢測是該技術(shù)能夠成功實現(xiàn)檢測目標的前提和關(guān)鍵。近年來，Agustín等人提出了一種基于邊緣投影對像元輸出值的影響效應(yīng)的亞像素邊緣檢測方法。該方法利用邊緣像素點某一鄰域

2、內(nèi)的灰度信息計算邊緣在像元內(nèi)的投影，進而求得邊緣的亞像素位置，具有復(fù)雜度低、精確度高、穩(wěn)定性強、梯度計算準確等優(yōu)點，但該方法在具體的體應(yīng)用中需要在一些處理環(huán)節(jié)上加以改進。
　　本文首先對該方法所依據(jù)的基本原理進行了深入地研究和闡述。然后具體分析了其計算過程，并在以下兩處實現(xiàn)細節(jié)上加以改進：
　　(1)原方法中采用邊緣投影曲線的截距點作為邊緣的亞像素位置。但實際上，截距點并不能代表像素內(nèi)邊緣點的最優(yōu)值，所以在該方法的基礎(chǔ)上，本

3、文提出了由投影曲線上的三個特殊點來定位像素內(nèi)邊緣位置的方法。這三個點在投影曲線上均勻分布，而且其中心點是梯度方向的直線與投影曲線的交點。
　　(2)原方法中將邊緣投影近似為直線，這種近似對微小軸承這種邊緣曲率較大的零件的檢測所造成的誤差是比較大的，而且會弱化其幾何特征。針對這種情況，本文將邊緣投影直接按圓來進行處理，然后將其在0點處展開成2階泰勒公式，最后求解各項的系數(shù)，得到邊緣的亞像素位置。
　　此外，本文還進行了以下幾方

4、面的工作：(1)、研究了經(jīng)典算子法和最優(yōu)算子法中各邊緣檢測算子的特性，并通過實驗進行驗證和對比分析，根據(jù)具體情況選擇最合適的邊緣檢測算子；(2)、分析了圖像中內(nèi)部噪聲的分布類型，并針對工業(yè)現(xiàn)場中常見的外部噪聲提出了一種基于形態(tài)學(xué)的消除方法；(3)、研究了通過快速分割邊緣區(qū)域來加快邊緣檢測速度的方法。這些研究有助于提高亞像素邊緣檢測的精度和速度。
　　最后，本文基于上述算法對汽車發(fā)動機進氣歧管和微小軸承的圖像進行處理，計算出了其各內(nèi)