基于Zemike距的金刚滚轮轮廓检测算法.pdf

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1、精密制造与自动化2015年第3期◇2试验与研究2基于Zemike距的金刚滚轮轮廓检测算法术赵莹博沈南燕李静(上海大学智能制造及机器人重点实验室上海200072)摘要为了满足金刚滚轮廓形测量系统的高精度测量要求，提出了一种基于各向异性扩散滤波的Zemike距亚像素边缘检测方法。该方法是先利用各向异性扩散滤波代替高斯滤波形成新canny算法进行金刚滚轮图像粗定位，再利用Zemike距算法对边缘进行亚像素定位，实现图像边缘的亚像素检测。试验表明，该算法抗噪性强，检测精度高。关键词边缘定位异性扩散滤波Zemike距目前，金刚滚轮广泛应用于磨削领域，对于其位。文献[5]利用Rober

2、t算子与Zernike距算子进行廓形的检测，主要有三种方法分别为：离线三坐标亚像素边缘检测，在提高精度的同时也减少了运行测量法、复印法、在机测量法。离线三坐标测量法时问。的使用范围有限，并且无法保证定位精度：复印法本文在分析传统Zemike距算法的基础上，提中的碳板粉末容易堵塞砂轮的容屑空间，而机器视出用基于各向异性扩散的canny边缘检测算子结合觉检测方法可以避免这些缺点。机器视觉测量技术Zemike距算子实现工件图像的亚像素边缘检测。以凭借着其非接触、速度快、稳定性好、精度高等优基于各向异性扩散的canny算子进行边缘的像素级点正逐渐成为精密检测领域中的新技术。在机器视

3、定位，再用77的Zemike距算子进行亚像素边缘的觉检测的过程中，被检测工件(如金刚滚轮)边缘精确定位。该算法提高了边缘提取的精度，同时具的精度往往影响着检测结果的精度。因此，研究边有良好的抗噪能力。缘检测算法对于精密检测具有重要的意义。边缘是滚轮图像前景与背景的分界线，也是灰1改进的Canny算子检测图像的像素级边缘度值发生剧烈变化的位置，它包含着许多用于识别图像平滑的目的是去除图像中的噪音并提高图的有用信息。传统的边缘检测算法只能在像素级水像的信噪比。传统的canny算法采用高斯滤波器对平对图像的边缘进行定位，随着工件检测精度要求图像进行平滑处理，而高斯滤波器往往会过渡

4、平滑的不断提高，传统的像素级边缘检测算法已经不能导致图像的边缘模糊，以致提取到图像边缘不准确。满足用户的需求。相对于提高检测系统硬件的分为了提高canny算子边缘粗定位的精度，可以利用辨率来说，通过软件实现高精度边缘检测的方法(亚各向异性扩散滤波器代替高斯滤波器进行图像平滑。像素算法)更简单、有效、低成本。目前常用的亚其中各向异性扩散的P—M方程如公式(1)所示：像素边缘检测方法有传统的距方法，但传统的Ol(x，Y，t)／Ot=div[c(x，Y，c)·VI(x，Y，c)]：Zemike距算法没有考虑模板效应，提取的边缘较粗、J(x，Y0)=lo(x，y)(1)定位精度低，

5、针对这些缺点，文献推导了式中：，0()，)为原始图像；V为梯度算子；div为Zemike距77、99模板系数，实现了较高的精度定散度算子；C(X，Y，t)为扩散系数。该方程可以理解为(，y)通过媒介进行一系资助项目名称：基于堆内构件关键加工过程及轴类零件高列的扩散和迭代得到平滑l(x，Y，0)。由于偏微分方效加工过程智能化研究程(1)存在运算复杂、求解困难。因此，可以对其课题编号：13D21101601进行离散处理。文献[7]基于四一领域和Laplacian算4赵莹博等基于Zernike距的金刚滚轮轮廓检测算法子进行了P．M方程的离散化处理，其公式如下(2)2．2Zerni

6、keMoments边缘检测原理所示：建立金刚滚轮图像的亚像素边缘检测理想模型如图1所示。其中，圆为单位圆，直线L在单位圆，(t)+l(x，y)：I(x，Y，c)+÷∑4_1[Ci(X，Y，c)·内的部分表示理想边缘，圆内L两侧的灰度值分别，l(Yt)】(2)为和+k，为灰度差，，为原点到边缘的理论距式中：V，f(，Y，c)，i=1，2，3，4表示四一邻域在东南西离，为J和轴的夹角。用Zernike距边缘提取得到北四个方向的梯度；为了简化公式可以将上式中的了3个不同阶次的Zemike距，分别为Z00、Z11、Z2o。V，f(Y，t)用V，表示，Ci(，y，t)是与V，有关的扩

7、散系当n=2，4时，由公式(6)可知Zn0=zh0，图像旋数可用g(v1)表示，g(VI)为单调递减函数，满足转前后Zemike距不变。当n=l，3时，】为复数，(0)=1，(oo)=0，这样可以使P—M方程在区域令Re[Zn小Im[Z~1]分别表示z1的实部和虚部，由内产生一个强的扩散以利于消除噪音平滑图像，而Zernike的旋转不变性可得：在边缘区域内则停止扩散以利于边缘锐化。其扩散口1=arctan(Im~]／Re1])(7)系数为g(V／)=1／((1+(IV／I／p)))(3)式中：为边缘强度阈值，当k过