本文選題：工件邊緣檢測(cè) + 改進(jìn)Canny算法�。� 參考：《廣西大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年06期

【摘要】：為了使區(qū)域模板匹配定位能夠更準(zhǔn)確地進(jìn)行,需要機(jī)器視覺(jué)精準(zhǔn)地檢測(cè)出工件邊緣信息,同時(shí)消除噪聲、偽邊緣等無(wú)關(guān)信息的干擾。針對(duì)采用Canny算法進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí)圖像平滑處理過(guò)度、閾值需要預(yù)先確定、對(duì)無(wú)關(guān)信息消除能力較弱等缺點(diǎn),提出一種基于改進(jìn)Canny算法的工件邊緣檢測(cè)方法。采用雙邊濾波方法處理圖像,以有效去除噪聲并保留邊緣信息;增加45°與135°方向的梯度模板計(jì)算梯度幅值,使更多的邊緣信息能夠檢測(cè)出來(lái);運(yùn)用最大類間方差法來(lái)確定Canny算法的高閾值,使邊緣檢測(cè)算法具有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的算法能夠準(zhǔn)確地檢測(cè)到真實(shí)邊緣,具備較強(qiáng)的自適應(yīng)性,特別是對(duì)存在劃痕的工件進(jìn)行邊緣檢測(cè)時(shí),此方法能夠消除劃痕干擾,其檢測(cè)效果優(yōu)于傳統(tǒng)Canny算法。
[Abstract]:In order to make the matching localization of the region template more accurate, it is necessary to detect the edge information of the workpiece accurately by machine vision, and to eliminate the interference of irrelevant information such as noise, pseudo-edge and so on. In view of the shortcomings of image smoothing processing when using Canny algorithm for edge detection, the threshold needs to be determined in advance, and the ability to eliminate irrelevant information is relatively weak, a workpiece edge detection method based on improved Canny algorithm is proposed. In order to effectively remove noise and retain edge information, the two-sided filtering method is used to process the image, and to increase the gradient template in the direction of 45 擄and 135 擄to calculate the gradient amplitude, so that more edge information can be detected. The maximum inter-class variance method is used to determine the high threshold of the Canny algorithm, which makes the edge detection algorithm have a strong adaptive ability. The experimental results show that the improved algorithm can detect the real edge accurately and has strong adaptability. Especially for the work piece with scratch, the method can eliminate the scratch interference. Its detection effect is better than the traditional Canny algorithm.
【作者單位】： 長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;
【基金】：吉林省中青年科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才及團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(201505190009JH) 吉林省教育廳“十三五”科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目(2016338)
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：1938879