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影像儀自動尋邊算法研究

作者：牧象儀器來源：www.gzashl.cn 時間：2017-07-27 10:02

影像儀的應(yīng)用主要在于對機床加工出來的零件進行測量，確保加工過程的精確性。在對一些尺寸進行檢測的過程中由于精度要求很高，為了保證產(chǎn)品的質(zhì)量及生產(chǎn)效率，必須采取自動尋邊技術(shù)。要實現(xiàn)影像測量儀的自動尋邊，關(guān)鍵是要研究如何準確地獲取產(chǎn)品的邊緣信息。利用數(shù)字圖像處理技術(shù)，采用濾波、邊緣檢測和跟蹤等算法對獲得的圖像進行處理，可有效地提取產(chǎn)品的邊緣信息。這就涉及到對尋邊的路徑提取和跟蹤算法的優(yōu)化。

由于成像環(huán)境的不同，從圖像的獲取、傳輸?shù)教幚淼母鱾€環(huán)節(jié)都會有噪聲的干擾。因此，在對圖像進行處理前必須進行濾波預(yù)處理，它是后續(xù)進行邊緣檢測、分割、識別和其它處理的前提，也是為自動尋邊系統(tǒng)提供準確邊緣信息的保證。

多數(shù)線性濾波方法都具有低通特性，在去除噪聲的同時也使圖像的邊緣變得模糊，因此采用非線J險濾波方法—中值濾波來濾除噪聲。中值濾波是指將以某點(x，y)為中心的小窗口內(nèi)所有像素的灰度按單調(diào)上升(或下降)進行排序，并以排序后的中間值作為(x，y)處的灰度值。它對脈沖干擾及椒鹽噪聲的抑制效果較好，且在抑制噪聲的同時能有效防止邊緣模糊。但考慮到在較惡劣的成像環(huán)境下，單純使用中值濾波并不能很好地濾除噪聲。根據(jù)圖像中的噪聲一般都為孤立噪聲的特點，提出采用中值濾波結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波的方法來消除噪聲。形態(tài)學(xué)的基本運算是膨脹和腐蝕。腐蝕可以把小于結(jié)構(gòu)元素的物體(如毛刺，小凸起)去除。選取不同大小的結(jié)構(gòu)元素，就可以在原圖像中去掉不同大小的物體。但是，結(jié)構(gòu)元素越大，計算量就越大。為了既能減少計算量，又能取得較好的濾波效果，采用3* 3的方形結(jié)構(gòu)元素，并進行3次腐蝕操作。采用這種雙結(jié)合的濾波方法比單一采用某種方法的效果更為出色。

為了實現(xiàn)對邊緣線的準確跟蹤，需要取得邊緣路徑的特征點，即獲取邊緣的中心線。常用的提取中心線的算法有:

①基于模板提取光條的骨架:如方向模板法、細化；

②提取光條的幾何中心法:如閾值法、逐行搜索法等。

其中，細化處理法實際是一種求圖像骨架的過程，形態(tài)學(xué)中軸變換就是提取圖像骨架的一種運算方法。中軸變換可以形象地描述為:設(shè)想在t= V時刻，將目標邊界各處點燃，火的前沿以勻速向目標內(nèi)部蔓延，當前沿相交時火焰熄滅，火焰熄滅點的集合就構(gòu)成了中軸。二值圖像的形態(tài)學(xué)骨架是通過選定合適的結(jié)構(gòu)元素對圖像進行連續(xù)腐蝕和開運算來求得的。利用中軸變換實現(xiàn)細化是非常耗時的，它不得不遍歷對象的每一個像素。如果選取的模板的形狀不適當?shù)脑挘蜁?dǎo)致細化后的圖像線條出現(xiàn)分叉，還會帶來計算量的增加。因此，針對以上出現(xiàn)的問題，采用改進的行列交叉搜索法來提取中心線。這種自動尋邊算法具有更高的尋邊效率且邊緣提取更準確，為產(chǎn)品的尺寸檢測提供了更加精確的數(shù)據(jù)信息。

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