一種改進(jìn)工件邊緣檢測(cè)方法的研究

一種改進(jìn)工件邊緣檢測(cè)方法的研究器視覺(jué)領(lǐng)域中非常重要的任務(wù)，本文針對(duì)傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法存在的問(wèn)題進(jìn)行研究和探討，提出了一種改進(jìn)的工件檢測(cè)方法。該方法利用圖像處理技術(shù)和數(shù)學(xué)分析方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)工件的精確檢測(cè)，提出的方法具有較高的準(zhǔn)確率和魯棒性，可以有效地。邊緣檢測(cè)；圖像處理；數(shù)學(xué)分析；準(zhǔn)確率；魯棒性質(zhì)量檢測(cè)是十分重要的一環(huán)，而工件邊緣檢測(cè)是質(zhì)量檢測(cè)的重要組成部分。傳統(tǒng)的工件邊緣檢測(cè)方法主要基于圖像技術(shù)，但是由于噪聲、光線照射不均等因素，傳統(tǒng)方法的準(zhǔn)確率和性都存在一定問(wèn)題。因此，本文提出了一種改進(jìn)的工件邊緣檢測(cè)方主要是針對(duì)傳統(tǒng)方法的不足，通過(guò)利用數(shù)學(xué)分析方法對(duì)圖像進(jìn)行處邊緣檢測(cè)方法主要包括基于邊緣檢測(cè)算法的方法和基于模法檢測(cè)算法的方法主要是通過(guò)檢測(cè)圖像中顏色、亮度等變化域，來(lái)識(shí)別工件的邊緣。但是這種方法容易受到噪聲、光照等匹配的方法主要是利用預(yù)先建立好的模型，對(duì)圖像進(jìn)行匹。這種方法的準(zhǔn)確率相對(duì)較高，但是對(duì)于有些工件而言，需要建立的模型較為復(fù)雜，匹配過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)匹配不準(zhǔn)、漏檢、誤檢等問(wèn)題，圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像降噪、灰度化、二值理后的圖像進(jìn)行角度變換。我們可以通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行旋翻轉(zhuǎn)等操作，以讓工件的邊緣更加明顯。此外，可以利用圖像金字法，對(duì)不同分辨率下的圖像進(jìn)行處理，以避免因像素大小限制而造度變換的基礎(chǔ)上，我們可以通過(guò)一系列的數(shù)學(xué)公式，來(lái)搜的邊緣檢測(cè)結(jié)果之后，我們還需要進(jìn)行邊緣優(yōu)化處理。在進(jìn)工件邊緣檢測(cè)方法的有效性，我們進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們的方法在準(zhǔn)確率和魯棒性上均有較統(tǒng)的工件邊緣檢測(cè)方法存在的問(wèn)題，提出了一種改進(jìn)的該方法利用數(shù)學(xué)分析方法和圖像處理技術(shù)，對(duì)