改进Canny算子在零件尺寸测量中的应用

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零件尺寸视觉测量目前多采用像素级的边缘检测算法,不能满足高精度的测量需求。为提高零件尺寸测量精度,提出一种基于改进Canny算子的亚像素级零件尺寸测量方法。首先采用自适应中值-高斯滤波对零件图像进行滤波处理,在保留较多边缘信息的同时有效去除噪声;然后对图像进行梯度计算并通过二次插值寻找边缘点;其次通过编写的链接算法对边缘点进行链接并进行双阈值处理,提取到图像亚像素边缘轮廓;最后获取轮廓的最小外接矩形并得到零件尺寸。实验表明,该方法有效解决了零件轮廓的精确定位问题,测量误差在1个像素尺寸以内,在保证测量精度和测量效率的同时具有较高的稳定性。
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