【摘 要】
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针对传统零件边缘检测方法中存在的边缘不连续、不清晰的问题,研究了图像边缘检测算法的抗噪性、边缘连续性和边缘细节的完整性,在分析、研究了传统拉普拉斯算法高效优点的基
【基金项目】
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湖北省科技厅重大专项资助项目(2016AAA056),化工装备强化与本质安全湖北省重点实验室开放基金资助项目(2018KA01),武汉工程大学研究生教育创新基金资助项目(CX2019241)
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针对传统零件边缘检测方法中存在的边缘不连续、不清晰的问题,研究了图像边缘检测算法的抗噪性、边缘连续性和边缘细节的完整性,在分析、研究了传统拉普拉斯算法高效优点的基础上,提出了一种新的算法,即圆周拉普拉斯算法。针对采集到的齿轮和手表零件图片,设计了边缘轮廓提取的实验:采用圆周拉普拉斯算法对图片进行了边缘锐化,得到了初步的零件边缘;再运用数学形态学算法对提取的边缘图像进行了去噪,得到了边缘清晰、轮廓完整的零件边缘检测图像。研究结果表明:圆周拉普拉斯算法能够保留传统算法中高效性的特点,同时检测出零件边缘的完整细
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