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《沈阳理工大学》 2010年
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基于机器视觉的黑片缺陷检测图像边缘提取算法研究

罗敏  
【摘要】: 随着现代化工业的高速发展,先进制造技术的突飞猛进,产品加工精度不断的提高,以图像处理技术为基础的机器视觉检测技术以其非接触、全视场、高精度的特点而倍受重视。本文主要研究边缘提取技术在基于机器视觉的黑片缺陷检测中的应用,论文围绕图像边缘提取技术做了如下工作: 第一,论述了机器视觉技术在黑片缺陷检测中的可行性、必要性和其理论与实践的价值。说明了边缘提取技术在基于机器视觉的黑片缺陷检测系统中的必要性,详细阐述了边缘提取技术在国内外研究动态。并介绍了边缘的定义及分类,以及边缘提取分类。 第二,介绍了经典的边缘提取算法,并将各种算法应用于黑片图像边缘提取中,给出了算法的优点和不足。 第三,研究了基于数学形态学的边缘提取方法,详细地阐述了数学形态学的基本理论,将各种数学形态学运算从二值形态学推广到灰度形态学。利用一种多尺度数学形态学边缘提取算法来提取边缘,并进行了相关的实验,给出了实验结果和分析。 第四,介绍了常用的亚像素边缘提取算法,如曲线拟合法、插值法、矩法。研究了基于zernike矩的算子具有正交性、对噪声图像不敏感等优点,但算法运算时间较长,不能满足黑片在线检测的实时性要求。本文将图像分割和改进后的zernike矩结合来进行亚像素边缘检测。实验表明保持精度的同时减少了算法运行时间。
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