[发明专利]一种运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法在审
申请号: | 201810272070.0 | 申请日: | 2018-03-29 |
公开(公告)号: | CN108470349A | 公开(公告)日: | 2018-08-31 |
发明(设计)人: | 包能胜;武占福;冉燮;王克岩;黄学佳 | 申请(专利权)人: | 汕头大学 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T7/12;G06T7/136;G06T5/00;G01B11/24 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 张泽思;周增元 |
地址: | 515000 *** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 测量 区域图像 筛选 粒子 零件尺寸测量 待检测零件 二值化处理 微小机械 运动背景 中值滤波处理 图像 感兴趣区域 边缘检测 边缘轮廓 实际距离 图像像素 亚像素级 输出 像素点 截取 拟合 权重 预设 并行 存储 | ||
1.一种运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1:获得运动中的待检测零件的图像,并截取预设感兴趣区域的测量区域图像;
S2:对所述测量区域图像快速并行中值滤波处理;
S3:进行二值化处理;
S4:对二值化处理后的图像进行边缘检测,获取所述测量区域图像的轮廓以及存储所述测量区域图像像素点的坐标;
S5:通过对边缘粒子权重方法,对边缘轮廓进行粒子筛选;
S6:对筛选过的粒子进行变换拟合输出;
S7:根据图像像素距离和实际距离的关系,输出所述待检测零件的实际尺寸。
2.根据权利要求1所述的运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法,其特征在于,所述中值滤波处理通过以下公式进行输出:
g(x,y)=med{f(x-k,y-i),(k,i∈w)},其中f(x,y),g(x,y)分别为原始图像和处理后图像,med表示取中值运算,x,y分别为像素点坐标,w为二维模板,k,i为二维模板中对应像素的坐标点的位置。
3.根据权利要求2所述的运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法,其特征在于,所述步骤S5具体包括以下步骤:
S51:对边缘轮廓进行粒子进行排数筛选为奇数组与偶数组;
S52:分别对所述奇数组与偶数组进行拟合两条不同的直线,计算两条直线间的距离;
S53:根据所述两条直线间的距离确定粒子权重的大小或去掉噪点,重复步骤S52进行多次拟合,直至两条拟合直线距离小于1/2个像素。
4.根据权利要求3所述的运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法,其特征在于,所述步骤S53还包括以下步骤:
分别计算奇数组与偶数组的粒子群至对应拟合线的距离,当其距离处于1-2个像素之间时,判定为不合理点,并通过权重函数对对应拟合线的不合理点进行权重赋值;如果此距离大于2个像素,则此像素被直接忽略,不参与到下一轮拟合当中。
5.根据权利要求1-4任一项所述的运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法,其特征在于,所述步骤S1通过正视相机与仰视相机分别获得运动中的待检测零件的图像。
6.根据权利要求5所述的运动背景下的微小机械零件尺寸测量筛选方法,其特征在于,所述待检测零件以同一半径位于旋转转盘上。
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