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    圖像邊緣檢測(cè)器及標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng)技術(shù)方案

    技術(shù)編號(hào):8490096 閱讀:242 留言:0更新日期:2013-03-28 12:35
    本發(fā)明專利技術(shù)涉及一種圖像邊緣檢測(cè)器及包含該檢測(cè)器的標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng),所述檢測(cè)器的圖像濾波模塊用于濾除圖像噪聲得到濾波后的圖像,一次邊緣提取模塊利用雙梯形邊緣提取算子提取濾波后的圖像的邊緣得到一幅新圖像;閾值分割模塊選擇一次邊緣提取模塊得到的新圖像的最佳分割閾值T,然后對(duì)新圖像作二值化處理,二次邊緣提取模塊利用雙梯形邊緣提取算子對(duì)閾值分割之后的圖像再次進(jìn)行邊緣提取,邊緣細(xì)化模塊對(duì)二次邊緣提取模塊提取的邊緣進(jìn)行細(xì)化,去除毛刺。本發(fā)明專利技術(shù)可以清晰、準(zhǔn)確的提取圖像的邊緣,且邊緣的對(duì)比度非常高。

    【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

    本專利技術(shù)屬于圖像處理
    ,涉及一種圖像邊緣檢測(cè)器及包含該檢測(cè)器的標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng)。
    技術(shù)介紹
    邊緣是圖像最基本的特征,邊緣檢測(cè)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像分析等應(yīng)用中起著重要的作用,是圖像分析與識(shí)別的重要環(huán)節(jié),這是因?yàn)閳D像的邊緣包含了用于識(shí)別的有用信息。所以邊緣檢測(cè)是圖像分析和模式識(shí)別的主要特征提取手段。經(jīng)典的、最簡(jiǎn)單的邊緣檢測(cè)方法是對(duì)原始圖像按像素的某鄰域構(gòu)造邊緣算子,由 于原始圖像往往含有噪聲,而邊緣和噪聲在空間域表現(xiàn)為灰度有比較大的起落,在頻域則反應(yīng)為同是高頻分量,這就給邊緣檢測(cè)帶來(lái)困難。長(zhǎng)光柵作為一種新型的計(jì)量元件已廣泛用于各種測(cè)量?jī)x器、機(jī)床數(shù)顯、數(shù)控技術(shù)中。長(zhǎng)光柵的制作精度將直接影響到測(cè)試儀器(如三坐標(biāo)機(jī)等)的測(cè)量精度,以及工件的加工精度。因此要提高光柵尺的制作精度和長(zhǎng)光柵應(yīng)用的可靠性,必須對(duì)光柵尺的精度指標(biāo)進(jìn)行檢測(cè),分析長(zhǎng)光柵制造過(guò)程中的誤差因素。為保證光柵測(cè)量系統(tǒng)準(zhǔn)確穩(wěn)定地工作,要求光柵莫爾條紋的電信號(hào)幅度要大、正弦性要好、亮暗電平的比值要大(即反差要好),同時(shí)要求在測(cè)量全長(zhǎng)上,光柵信號(hào)幅度的變化要小、直流電平的變化和漂移要小、二相信號(hào)相位差的變化要小。實(shí)際應(yīng)用表明光柵信號(hào)的好壞主要取決于標(biāo)尺光柵的質(zhì)量。為此,通常以全長(zhǎng)上光柵信號(hào)幅度和直流電平的變化,全長(zhǎng)上二相信號(hào)相位差的變化以及光柵柵線精度等三項(xiàng),作為評(píng)價(jià)光柵尺質(zhì)量好壞的主要指標(biāo)。實(shí)際應(yīng)用也表明光柵測(cè)量系統(tǒng)的精度主要取決于標(biāo)尺光柵柵線的精度。檢測(cè)光柵柵線的精度首先要準(zhǔn)確的提取莫爾條紋邊緣線,然后通過(guò)計(jì)算得到光柵的柵距。
    技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
    本專利技術(shù)要解決的一個(gè)技術(shù)問(wèn)題是提供一種能夠清晰、準(zhǔn)確地提取圖像邊緣的圖像邊緣檢測(cè)器。為了解決上述技術(shù)問(wèn)題,本專利技術(shù)的圖像邊緣檢測(cè)器包括圖像濾波模塊濾除圖像噪聲得到濾波后的圖像;一次邊緣提取模塊利用雙梯形邊緣提取算子提取圖像的邊緣,該算子的卷積模板如下所示權(quán)利要求1.一種圖像邊緣檢測(cè)器,其特征在于包括圖像濾波模塊濾除圖像噪聲得到濾波后的圖像;一次邊緣提取模塊利用雙梯形邊緣提取算子提取圖像的邊緣,該算子的卷積模板如下所示2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像邊緣檢測(cè)器,其特征在于所述閾值分割模塊計(jì)算新圖像統(tǒng)計(jì)直方圖,將統(tǒng)計(jì)直方圖包絡(luò)線擬合成一條光滑曲線,然后將找到的光滑曲線的極小值點(diǎn)作為背景與邊緣線的最佳分割閾值T。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像邊緣檢測(cè)器,其特征在于所述閾值分割模塊將新圖像統(tǒng)計(jì)直方圖進(jìn)行平滑濾波,采用一階微分法求出濾波之后的統(tǒng)計(jì)直方圖的局部極大值集合; 利用局部極大值集合進(jìn)行曲線擬合,擬合之后求出曲線極小值點(diǎn),并將該曲線極小值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值作為最佳分割閾值T。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像邊緣檢測(cè)器,其特征在于所述閾值分割模塊利用matlab 編程進(jìn)行曲線擬合。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像邊緣檢測(cè)器,其特征在于所述邊緣細(xì)化模塊存儲(chǔ)有多個(gè) 4X3消除模板,4X3消除模板如下6.一種包含如權(quán)利要求f 5任一權(quán)利要求所述圖像邊緣檢測(cè)器的標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于還包括垂直升降臺(tái)(1),固定于垂直升降臺(tái)(I)上的CXD相機(jī)(2),連接在CXD相機(jī)(2)上的放大鏡頭(5),安裝在放大鏡頭(5)上的同軸光源(6),圖像采集卡 (3),柵線寬度計(jì)算模塊;同軸光源(6)發(fā)出的平行光從放大鏡頭(5)的鏡筒出來(lái)照在標(biāo)尺光柵(8)的柵線區(qū);CCD相機(jī)(2)采集光柵柵線區(qū)域圖像并傳送給圖像采集卡(3);圖像采集卡(3)將采集的光柵圖像數(shù)據(jù)傳輸給圖像邊緣檢測(cè)器,圖像邊緣檢測(cè)器提取光柵圖像的柵線,柵線寬度計(jì)算模塊將圖像邊緣檢測(cè)器檢測(cè)到的圖像中每條柵線均勻分成M份,求得每一份的柵線寬度;然后將M個(gè)柵線寬度去掉N個(gè)最大值,去掉N個(gè)最小值,將中間的M-2N 個(gè)值求平均得到每一條柵線的寬度;將整幅圖像的所有柵線寬度去掉Q個(gè)最大值,去掉Q個(gè)最小值,然后求平均值,得出該圖像的平均光柵柵線寬度;其中M>2N,柵線條數(shù)>2Q。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于所述圖像邊緣檢測(cè)器的一次邊緣提取模塊和二次邊緣提取模塊采用水平方向的邊緣提取算子Gx與濾波后的圖像作卷積運(yùn)算得到一幅新圖像。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于提取光柵圖像白條紋左邊緣的水平方向邊緣提取算子Gxz和提取光柵圖像白條紋右邊緣的水平方向邊緣提取算子Gxy如下全文摘要本專利技術(shù)涉及一種圖像邊緣檢測(cè)器及包含該檢測(cè)器的標(biāo)尺光柵柵線精度檢測(cè)系統(tǒng),所述檢測(cè)器的圖像濾波模塊用于濾除圖像噪聲得到濾波后的圖像,一次邊緣提取模塊利用雙梯形邊緣提取算子提取濾波后的圖像的邊緣得到一幅新圖像;閾值分割模塊選擇一次邊緣提取模塊得到的新圖像的最佳分割閾值T,然后對(duì)新圖像作二值化處理,二次邊緣提取模塊利用雙梯形邊緣提取算子對(duì)閾值分割之后的圖像再次進(jìn)行邊緣提取,邊緣細(xì)化模塊對(duì)二次邊緣提取模塊提取的邊緣進(jìn)行細(xì)化,去除毛刺。本專利技術(shù)可以清晰、準(zhǔn)確的提取圖像的邊緣,且邊緣的對(duì)比度非常高。文檔編號(hào)G01B11/02GK102999886SQ20121042749公開(kāi)日2013年3月27日 申請(qǐng)日期2012年10月31日 優(yōu)先權(quán)日2012年10月31日專利技術(shù)者李英志, 王曉峰, 王罡, 鄒晶, 董玲, 董建, 劉季雨, 孫秀梅, 鄒鉞 申請(qǐng)人:長(zhǎng)春光機(jī)數(shù)顯技術(shù)有限責(zé)任公司本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

    【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
    一種圖像邊緣檢測(cè)器,其特征在于包括:圖像濾波模塊:濾除圖像噪聲得到濾波后的圖像;一次邊緣提取模塊:利用雙梯形邊緣提取算子提取圖像的邊緣,該算子的卷積模板如下所示:Gx=m7m1m4m2m8m5m3m6m9?Gy=m1m2m3m7m8m9m4m5m6其中:m1~m9都為整數(shù),Gx是水平方向的邊緣提取算子,Gy是垂直方向的邊緣提取算子,m1=m3=?m4=?m6,m2=?m5,m2≥2×m1,m5≥2×m4,m7=m9<0,m8=?(m7+m9=)=?2×m7=?2×m9,|m7|≤|m1|;設(shè)圖像中相鄰兩邊緣之間的最小距離為d,則當(dāng)d<20個(gè)像素時(shí),|m1|=1或2,2≤|m2|≤5;當(dāng)d≥20個(gè)像素時(shí),2|m1|≤5≤,5≤|m2|≤10;將濾波后的圖像與卷積模板作卷積運(yùn)算得到一幅新圖像;閾值分割模塊:選擇一次邊緣提取模塊得到的新圖像的最佳分割閾值T,然后對(duì)新圖像作二值化處理,將大于最佳分割閾值T的像素點(diǎn)置最大灰度值Nh,將小于最佳分割閾值T的像素點(diǎn)灰度置0,從而得到一幅二值化圖像;二次邊緣提取模塊:利用與一次邊緣提取模塊相同的方法對(duì)閾值分割之后的圖像再次進(jìn)行邊緣提取;邊緣細(xì)化模塊:對(duì)二次邊緣提取模塊提取的邊緣進(jìn)行細(xì)化,去除毛刺。...

    【技術(shù)特征摘要】

    【專利技術(shù)屬性】
    技術(shù)研發(fā)人員:李英志王曉峰王罡鄒晶董玲董建劉季雨孫秀梅鄒鉞
    申請(qǐng)(專利權(quán))人:長(zhǎng)春光機(jī)數(shù)顯技術(shù)有限責(zé)任公司
    類(lèi)型:發(fā)明
    國(guó)別省市:

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