基于Bertrand曲面模型的邊緣檢測算法
[Abstract]:An edge detection algorithm based on Bertrand surface model is proposed to solve the problem that noise suppression and detail reservation cannot be taken into account in the process of image edge detection. On the basis of determining the pixel level edge, the zonal region along the edge direction is selected as the fitting region, and the Bertrand surface has the properties of normal line and bus line coplanar along each point of the bus. The pixel information in the fitting surface area is transformed into the active coordinates of the edge curve, and the transformed pixel coordinates and normalized gray values are fitted to obtain the normal distance from the sub-pixel edge to the pixel edge. The image sub-pixel edge detection is realized. A visual measurement system is used to test the edge of a measuring block line, and compared with the improved Facet surface fitting sub-pixel edge detection algorithm, it shows that the edge detection algorithm based on the Bertrand surface model has a high positioning accuracy. The straightness error of the first measuring block is less than 1 渭 m, the average error of multiple measurements is-0.811 渭 m, and the reliability is high. Through an example of oil pump body measurement, it is shown that this algorithm can be applied to the precise measurement of mechanical parts, especially to the measurement of center distance and aperture.
【作者單位】： 沈陽工業(yè)大學機械工程學院;沈陽工業(yè)大學工程實訓中心;南京航空航天大學航空宇航學院;中國運載火箭技術研究院發(fā)展規(guī)劃部;
【基金】：國家科技支撐計劃(No.2014BAF08B01)資助~~
【分類號】：TP391.41
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，本文編號：2428346
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