【摘 要】
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为了快速准确检测机器视觉中零件边缘,针对具有清晰边缘的中高精度复杂形状的薄板类机械零件背光图像,提出一种数字图像的亚像素边缘特征提取方法。该方法首先用Ramer算法对
【机 构】
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台州职业技术学院机电工程学院,浙江大学CAD&,CG国家重点实验室
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY14E050001);"十二五"国家科技支撑计划(2015BAH47F02);浙江省2014年高等学校访问学者专业发展项目(FX2014173);2013年度浙江省高职高专院校专业带头人专业领军项目(lj2013140)
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为了快速准确检测机器视觉中零件边缘,针对具有清晰边缘的中高精度复杂形状的薄板类机械零件背光图像,提出一种数字图像的亚像素边缘特征提取方法。该方法首先用Ramer算法对大量亚像素边缘坐标数据按照直线和圆弧等基本几何元素进行分段。然后改进最小二乘法,根据离散点到预拟合曲线的距离设置权重,消除离值点的影响,迭代拟合零件轮廓的圆弧和直线的算法。同时计算圆弧直径、圆度精度、中心距尺寸精度。齿轮泵中间体零件的检测结果表明,该方法能快速准确检测小尺寸平面孔系的孔距、孔径等几何量精度,该方法具有较高的可拓展性,为机器视觉精密测量进一步的研究和应用提供参考。
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