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影像儀自動尋邊算法研究
作者：牧象儀器 來源：www.space.sh.cn 時(shí)間：2017-07-27 10:02
影像儀的應(yīng)用主要在于對機(jī)床加工出來的零件進(jìn)行測量，確保加工過程的精確性。在對一些尺寸進(jìn)行檢測的過程中由于精度要求很高，為了保證產(chǎn)品的質(zhì)量及生產(chǎn)效率，必須采取自動尋邊技術(shù)。要實(shí)現(xiàn)影像測量儀的自動尋邊，關(guān)鍵是要研究如何準(zhǔn)確地獲取產(chǎn)品的邊緣信息。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，采用濾波、邊緣檢測和跟蹤等算法對獲得的圖像進(jìn)行處理，可有效地提取產(chǎn)品的邊緣信息。這就涉及到對尋邊的路徑提取和跟蹤算法的優(yōu)化。
由于成像環(huán)境的不同，從圖像的獲取、傳輸?shù)教幚淼母鱾€(gè)環(huán)節(jié)都會有噪聲的干擾。因此，在對圖像進(jìn)行處理前必須進(jìn)行濾波預(yù)處理，它是后續(xù)進(jìn)行邊緣檢測、分割、識別和其它處理的前提，也是為自動尋邊系統(tǒng)提供準(zhǔn)確邊緣信息的保證。
多數(shù)線性濾波方法都具有低通特性，在去除噪聲的同時(shí)也使圖像的邊緣變得模糊，因此采用非線J險(xiǎn)濾波方法—中值濾波來濾除噪聲。中值濾波是指將以某點(diǎn)(x，y)為中心的小窗口內(nèi)所有像素的灰度按單調(diào)上升(或下降)進(jìn)行排序，并以排序后的中間值作為(x，y)處的灰度值。它對脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果較好，且在抑制噪聲的同時(shí)能有效防止邊緣模糊。但考慮到在較惡劣的成像環(huán)境下，單純使用中值濾波并不能很好地濾除噪聲。根據(jù)圖像中的噪聲一般都為孤立噪聲的特點(diǎn)，提出采用中值濾波結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波的方法來消除噪聲。形態(tài)學(xué)的基本運(yùn)算是膨脹和腐蝕。腐蝕可以把小于結(jié)構(gòu)元素的物體(如毛刺，小凸起)去除。選取不同大小的結(jié)構(gòu)元素，就可以在原圖像中去掉不同大小的物體。但是，結(jié)構(gòu)元素越大，計(jì)算量就越大。為了既能減少計(jì)算量，又能取得較好的濾波效果，采用3* 3的方形結(jié)構(gòu)元素，并進(jìn)行3次腐蝕操作。采用這種雙結(jié)合的濾波方法比單一采用某種方法的效果更為出色。
為了實(shí)現(xiàn)對邊緣線的準(zhǔn)確跟蹤，需要取得邊緣路徑的特征點(diǎn)，即獲取邊緣的中心線。常用的提取中心線的算法有:
①基于模板提取光條的骨架:如方向模板法、細(xì)化；
②提取光條的幾何中心法:如閾值法、逐行搜索法等。
其中，細(xì)化處理法實(shí)際是一種求圖像骨架的過程，形態(tài)學(xué)中軸變換就是提取圖像骨架的一種運(yùn)算方法。中軸變換可以形象地描述為:設(shè)想在t= V時(shí)刻，將目標(biāo)邊界各處點(diǎn)燃，火的前沿以勻速向目標(biāo)內(nèi)部蔓延，當(dāng)前沿相交時(shí)火焰熄滅，火焰熄滅點(diǎn)的集合就構(gòu)成了中軸。二值圖像的形態(tài)學(xué)骨架是通過選定合適的結(jié)構(gòu)元素對圖像進(jìn)行連續(xù)腐蝕和開運(yùn)算來求得的。利用中軸變換實(shí)現(xiàn)細(xì)化是非常耗時(shí)的，它不得不遍歷對象的每一個(gè)像素。如果選取的模板的形狀不適當(dāng)?shù)脑挘蜁?dǎo)致細(xì)化后的圖像線條出現(xiàn)分叉，還會帶來計(jì)算量的增加。因此，針對以上出現(xiàn)的問題，采用改進(jìn)的行列交叉搜索法來提取中心線。這種自動尋邊算法具有更高的尋邊效率且邊緣提取更準(zhǔn)確，為產(chǎn)品的尺寸檢測提供了更加精確的數(shù)據(jù)信息。
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