工業(yè)鋼板圖像采集及其邊緣檢測方法研究.pdf

1、在工業(yè)鋼板的設計制造過程中，鋼板的形狀、力學性能和表面形狀都是其質量檢測的指標要求，生產出來的產品是否符合設計規(guī)格，需要對產品進行檢查來確定。傳統(tǒng)的方法是由人工來采用各種工具進行計算，這樣的工作方式不僅浪費時間，而且工作效率低且準確率難以保證。而隨著圖像處理技術的蓬勃發(fā)展，可以將圖像處理技術應用于鋼板的質量檢測領域，因此，開發(fā)出能夠快速、準確的鋼板圖像采集系統(tǒng)，為實現基于圖像處理技術的鋼板產品檢測提供所需數據提供支持。
　　為了實

2、現圖像采集這個目標，本文以大尺度曲面板高精度快速三維測量及三維形狀比對軟件項目為背景，文中利用UML(Unified Modeling Language)統(tǒng)一建模語言和面向對象技術，分析了軟件總體架構，設計了軟件面向對象類模型，并利用Nikon D7000相機SDK開發(fā)包實現編寫圖像采集程序，成功實現通過計算機控制相機采集圖像，選擇單反相機的原因是它拍照功能強，可以靈活設置對焦方式，測光方式，曝光補償，ISO設置等拍照參數，能滿足多種場

3、合條件下的拍攝需求，成像質量遠遠超過其他卡片機和攝像頭，為后續(xù)圖像處理提供良好的圖像數據。
　　本文通過軟件對相機設置不同的參數，拍攝出三種不同曝光量的照片，并對采集到的照片進行了邊緣檢測。首先詳細描述了目前常用經典邊緣檢測算子，包括Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Log算子和Canny算子，并使用Matlab軟件編寫了相應的算法進行實驗，然后采用基于小波變換方法實現圖像邊緣檢測，同樣也使用Matlab軟件