文档介绍：万方数据
accurCCD雊订姗謉璯；蚶星竺些一侯学智，杨平，赵云松Absttcugne1竺苎旱浚甲Algoritln轞334魃algmnl'andeneses籰目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。传统的刀具测量方式采用人眼瞄准，容易cCDusB长度、半径，角度等参数。通常利用曲率信息来提取轮廓特征点，三点曲率法对噪声较敏感，十一点曲率I角点和切点区域的曲线，根据计算的斜率和曲率的特点能有效确定角点和切点。1cCD2561a所示，采用最大方差阈值法将图像二值化。由于刀具表面存在油污，光线散射等原因，图像二值化后，在刀具部分有颗粒状噪声，而刀具以外有细小孔洞存在，所以在提取轮廓前，采用形态学算子滤波。在图像形态学中．最基本的运算是腐蚀和膨胀运算，通过腐蚀和膨胀可以构成开运算与闭运算。开闭运算都能够平滑边缘，其中开运算能够消除细小物体，闭运算能够填充物体孔洞。本文采用方形结构元素，对图像先闭运算后开运算，有效地滤除了图像的细小孔洞和噪声，而刀具的结构和面积基本保持不变。图所示为【摘要】采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十切点，并对轮廓分段识别。谊算法应用在基于图像赴理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，391鰐curvaturecompng鷇絤山辪縭遲cdect334电子科技大学学报一点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟舍的改进算法，来进一步确定角点和能准确提取出图像的特征点。关键词刀具测量；细化；曲率；最小二乘拟合；角点ApmcsingmeasurementtlIinIling缱涌萍即笱Щ档缱庸こ萄г撼啥吼segIented瑃】andIe收稿日期：一—(1980)-趃化蛞╱curvature
万方数据
人八人门#拈倪埂胧叫‰吖’高尚Uj／堡兰塑筻：￡￡里里堡塑整照墼盛量篁董八一一．——————±旦一_厂、／，、23整兰塑R=R=+11滤波后的二值图像。根据图像形态学中定义，将腐蚀后的图像与膨胀后的图像相减，得到形态学梯度从而提取边缘，此时m2B=(EF)Bs一般利用结构元素对且，⋯．口‘，迭代产生输出序列随着迭代进行，得到的图像也不断细化，最终结果将稳定下来。嚣‘可以选择相同的结构元素对，实际中，通常使用八个方向的结构对进行细化，使得细化后的图像更加对称。细化完的轮廓边缘会有毛刺产生，若直接进行轮廓跟踪，则可能在毛刺处中断，不能闭合边缘。采用形态学的修剪算法，来去除边缘的毛刺。修剪算法是细化算法的一种变体，使用八个结构对构造修剪算法，使得各个方向的毛刺都可以修剪，图所示为最后得到的轮廓图像。图像轮廓边缘检测出来后，利用八邻域算法跟踪轮廓，将图像轮廓点按顺序保存，以便作矢量分析，确定图像的角点，切点，凹凸部分，并进行轮廓分段识别“】。本文处理的轮廓曲线由直线和圆弧组成，采用基于曲率的方法来寻找特征点嘲。曲线的曲率可由曲线+1此时的曲率不是真正意义上的曲率，但它同样能准确反映曲线的弯曲程度。曲线上直线和圆弧相对位置关系有五种情形，如图荆堑那释伎杉蚧A街智榭觯缤所示，图表示角点处曲率有突4b54(3)2=Dso=S(S}B)1S1=So1S=S∞直线与圆弧相交3蚴切点附近曲率图嘞切点附近曲率图45灰度图像(b)(c)(a))(d)(窘堑愀絡匠曲