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基于机器学习算法的图像边缘识别
1
作者
朱建洲
韩清宇
+1 位作者
林佳涛
徐小雅
《无线互联科技》
2023年第4期125-128,132,共5页
文章首先改进边缘检测算法对图像边缘进行定位,使用双边滤波代替高斯滤波进行去噪处理,利用灰度相似性与几何相似性的权值分配边缘特征,提高精度;其次,在提取边缘坐标工作中利用多项式插值的方式提取出亚像素级精度的图像边缘坐标表示;...
文章首先改进边缘检测算法对图像边缘进行定位,使用双边滤波代替高斯滤波进行去噪处理,利用灰度相似性与几何相似性的权值分配边缘特征,提高精度;其次,在提取边缘坐标工作中利用多项式插值的方式提取出亚像素级精度的图像边缘坐标表示;最后,利用边缘轮廓追踪分析法实现了边缘线段分割,并将直线型、圆弧型以及椭圆弧型边缘进行曲线拟合,实现边缘几何属性提取。
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关键词
亚像素边缘提取
边缘
拟合
边缘
提取
算法
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职称材料
一种快速鲁棒的光学表面划痕高精度检测方法
被引量：
7
2
作者
陈少杰
李柏林
+2 位作者
赵文川
熊鹰
刘甲甲
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期377-382,共6页
为了提高光学零件表面划痕定位测量和宽度测量的精度,采用基于离散正交多项式曲面拟合的亚像素边缘检测与宽度测量的算法,通过对边缘点及其邻域进行曲面拟合代替了只对边缘点梯度方向进行曲线拟合,实现了亚像素边缘检测;采取感兴趣区域...
为了提高光学零件表面划痕定位测量和宽度测量的精度,采用基于离散正交多项式曲面拟合的亚像素边缘检测与宽度测量的算法,通过对边缘点及其邻域进行曲面拟合代替了只对边缘点梯度方向进行曲线拟合,实现了亚像素边缘检测;采取感兴趣区域加速策略与基于离散正交多项式曲面方程参量快速求解方法串联进行的加速方案,大大减少处理时间;在宽度计算方面,根据划痕长度自适应分段,分别计算每段分段点之间欧氏距离并作为其宽度,比较后取最大宽度作为划痕宽度。结果表明,该算法测量精度较高且具有较强的鲁棒性,同一划痕在不同视窗下测得宽度误差均值不超过5.2%,且标准差不超过0.3;在求解曲面模型参量的时间方面,该方法计算时间约为最小二方法的7.35%,处理效率显著提高。该方法能够满足工程应用中快速、高精度的测量要求。
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关键词
测量与计量
划痕检测
曲面拟合
亚像素边缘提取
宽度测量
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职称材料
基于形状上下文特征和ICP的高精度轮廓视觉检测算法
被引量：
18
3
作者
刘屿
孙坤
+1 位作者
谢宏威
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期131-138,144,共9页
为了解决任意形状工件轮廓尺寸的高精度检测问题,提出了一种基于形状上下文特征和迭代最近点的轮廓视觉检测算法.首先,在图像中采用基于局部面积的边缘提取算法提取工件的亚像素边缘,并过滤掉噪声和补齐轮廓;然后,基于从粗到精的匹配策...
为了解决任意形状工件轮廓尺寸的高精度检测问题,提出了一种基于形状上下文特征和迭代最近点的轮廓视觉检测算法.首先,在图像中采用基于局部面积的边缘提取算法提取工件的亚像素边缘,并过滤掉噪声和补齐轮廓;然后,基于从粗到精的匹配策略,先使用形状上下文特征进行粗匹配,再使用迭代最近点算法进行精匹配;最后,提出邻域法来计算出轮廓偏差.标定板实验和工件实验结果表明,该算法的检测精度达到0.5个像素,可以满足实际应用的需要;同时,该算法应用在工业检测上可大大提升误差检测的应用范围和工业生产效率.
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关键词
轮廓检测
形状上下文特征
迭代最近点
亚像素边缘提取
算法
检测精度
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职称材料
题名
基于机器学习算法的图像边缘识别
1
作者
朱建洲
韩清宇
林佳涛
徐小雅
机构
广东财经大学
出处
《无线互联科技》
2023年第4期125-128,132,共5页
文摘
文章首先改进边缘检测算法对图像边缘进行定位,使用双边滤波代替高斯滤波进行去噪处理,利用灰度相似性与几何相似性的权值分配边缘特征,提高精度;其次,在提取边缘坐标工作中利用多项式插值的方式提取出亚像素级精度的图像边缘坐标表示;最后,利用边缘轮廓追踪分析法实现了边缘线段分割,并将直线型、圆弧型以及椭圆弧型边缘进行曲线拟合,实现边缘几何属性提取。
关键词
亚像素边缘提取
边缘
拟合
边缘
提取
算法
Keywords
subpixel edge extraction
edge fitting
edge extraction algorithm
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
一种快速鲁棒的光学表面划痕高精度检测方法
被引量：
7
2
作者
陈少杰
李柏林
赵文川
熊鹰
刘甲甲
机构
西南交通大学机械工程学院
中国科学院光电技术研究所
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第3期377-382,共6页
基金
四川省科技支撑计划资助项目(2014GZ0005)
西南交通大学博士创新基金资助项目
西南交通大学研究生创新基金资助项目(A0920502051410-3)
文摘
为了提高光学零件表面划痕定位测量和宽度测量的精度,采用基于离散正交多项式曲面拟合的亚像素边缘检测与宽度测量的算法,通过对边缘点及其邻域进行曲面拟合代替了只对边缘点梯度方向进行曲线拟合,实现了亚像素边缘检测;采取感兴趣区域加速策略与基于离散正交多项式曲面方程参量快速求解方法串联进行的加速方案,大大减少处理时间;在宽度计算方面,根据划痕长度自适应分段,分别计算每段分段点之间欧氏距离并作为其宽度,比较后取最大宽度作为划痕宽度。结果表明,该算法测量精度较高且具有较强的鲁棒性,同一划痕在不同视窗下测得宽度误差均值不超过5.2%,且标准差不超过0.3;在求解曲面模型参量的时间方面,该方法计算时间约为最小二方法的7.35%,处理效率显著提高。该方法能够满足工程应用中快速、高精度的测量要求。
关键词
测量与计量
划痕检测
曲面拟合
亚像素边缘提取
宽度测量
Keywords
masurement and metrology
scratch detection
surface fitting
sub-pixel edge detection
width measurement
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于形状上下文特征和ICP的高精度轮廓视觉检测算法
被引量：
18
3
作者
刘屿
孙坤
谢宏威
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
广州大学机械与电气工程学院
出处
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第1期131-138,144,共9页
基金
广东省自然科学基金资助项目(2015A030310308)
广东省科技计划项目(2017B090910006,2016B010126001,2016B090927010,2016A010102021,2015B090901049)
华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2017ZD058)
文摘
为了解决任意形状工件轮廓尺寸的高精度检测问题,提出了一种基于形状上下文特征和迭代最近点的轮廓视觉检测算法.首先,在图像中采用基于局部面积的边缘提取算法提取工件的亚像素边缘,并过滤掉噪声和补齐轮廓;然后,基于从粗到精的匹配策略,先使用形状上下文特征进行粗匹配,再使用迭代最近点算法进行精匹配;最后,提出邻域法来计算出轮廓偏差.标定板实验和工件实验结果表明,该算法的检测精度达到0.5个像素,可以满足实际应用的需要;同时,该算法应用在工业检测上可大大提升误差检测的应用范围和工业生产效率.
关键词
轮廓检测
形状上下文特征
迭代最近点
亚像素边缘提取
算法
检测精度
Keywords
contour measurement
shape context
iterative point clouds
sub-pixel edge detection algorithm
measurement accuracy
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于机器学习算法的图像边缘识别
朱建洲
韩清宇
林佳涛
徐小雅
《无线互联科技》
2023
0
在线阅读
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职称材料
2
一种快速鲁棒的光学表面划痕高精度检测方法
陈少杰
李柏林
赵文川
熊鹰
刘甲甲
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于形状上下文特征和ICP的高精度轮廓视觉检测算法
刘屿
孙坤
谢宏威
《华南理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
18
在线阅读
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职称材料
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