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1、薄片零件机器视觉图像亚像素边缘检测———伍济钢暋宾鸿赞薄片零件机器视觉图像亚像素边缘检测伍济钢暋宾鸿赞华中科技大学,武汉,430074摘要:针对基于机器视觉的薄片零件尺寸在线高精度检测系统中的边缘检测问题,提出了一种新颖的精确亚像素边缘检测方法。用简单阈值法对待检零件图像进行二值化;用团块面积阈值法去除待检零件图像中的噪声;用二值数学形态学方法进行像素级边缘检测获得单像素宽连通的像素级轮廓;用基于三次样条插值的9暳9pixel矩形透镜法进行亚像素边缘检测获得亚像素级轮廓。实验结果表明,该方法计算速度快、抗噪声能力强、检测精度高、亚像素边缘定位精度可达微米级。关键词:薄片零
2、件;尺寸检测;机器视觉;亚像素;边缘检测中图分类号:TP391暋暋暋文章编号:1004—132X(2009)03—0297—04SubpixelEdgeDetectionofMachineVisionImageforThinSheetPartWuJigang暋BinHongzanHuazhongUniversityofScienceandTechnology,Wuhan,430074Abstract:Aimingattheedgedetectioninonlinehigh-accuratedimensionalinspectionsystemforthinsheetpar
3、tbasedonmachinevision,anovelaccuratesubpixeledgedetectionalgorithmwaspro灢posed.Theimageoftheparttobeinspectedwasbinariedbysimplethresholdalgorithm.Thenoiseinimagewaseliminatedbyblobareathresholdalgorithm.Thepixelleveledgedetectionwasdoneandthesingle-pixelwidthconnectedpixellevelcontourwas
4、acquiredbybinarymathematicalmorpholog灢icalalgorithm.Thesubpixelleveledgedetectionwascompletedandthesubpixellevelcontourwasob灢tainedby9暳9pixelrectangularlensalgorithmbasedoncubicsplineinterpolation.Theexperimentalresultsindicatethatcalculationspeedofthealgorithmproposedhereinisfast,anti-no
5、iseperform灢anceishigh,inspectionaccuracyishigh,subpixeledgelocationaccuracycanreachtomicrometerlevel.Keywords:thinsheetpart;dimensionalinspection;machinevision;subpixel;edgedetection0暋引言实时性,计算精度应保证检测精度要求,抗噪声能计算机硬盘中有不少形状复杂的精密薄片零力要适应工业生产现场。本文针对薄片零件尺寸件,其尺寸的在线高精度检测已经成为一个重要检测系统中的边缘检测问题,提出了一种新颖
6、的研究课题。机器视觉检测技术以非接触、柔性好、精确亚像素边缘检测方法。精度高、速度快、自动化和智能化水平高等优点逐1暋像素级边缘检测渐成为机械加工领域中新的检测技术,而边缘检测是机器视觉检测技术的基础和关键,边缘的定数学形态学是一种新型的图像处理方法和理位精度直接影响到尺寸检测的精度。在视场一定论,它具有天然的并行实现的结构,从而能显著提的条件下,提高检测精度最直接的方法就是提高[2]高图像处理和分析的速度,因此,本文采用二值CCD像机的分辨率,即增加像素点阵数,然而提数学形态学方法进行像素级边缘检测。高硬件分辨率的代价是相当昂贵的,因此需要研1.1暋图像二值化究更高精度
7、的边缘检测算法,即亚像素边缘检测。待检零件图像如图1所示。画出待检零件图亚像素边缘检测是在硬件条件一定的情况下,用像的灰度直方图,根据灰度直方图设置灰度阈值软件的方法来提高边缘定位精度,使边缘定位精T,灰度值不小于阈值T的像素将其灰度值设为度达到亚像素级。255(白),灰度值小于阈值T的像素将其灰度值笔者基于机器视觉检测技术研制了薄片零件设为0(黑)。[1]尺寸检测系统,该系统主要用于薄片零件的在线高精度尺寸检测。检测系统的算法应保证检测收稿日期:2008—03—05图1暋待检零件图像·297·中国机械工程第20卷第3期200
