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一種小模數(shù)齒輪邊緣檢測(cè)效果評(píng)價(jià)方法
關(guān)鍵詞：zernike矩 邊緣檢測(cè) 特征圖像 邊緣評(píng)價(jià) 小模數(shù)齒輪
摘要：利用機(jī)器視覺(jué)評(píng)定小模數(shù)齒輪精度時(shí),在齒輪整體圖像中提取的邊緣特征信息不能直接描述圖像中的單獨(dú)目標(biāo),需要后續(xù)識(shí)別算法去適應(yīng)局部的多變特征.為此提出一種基于特征圖像的邊緣檢測(cè)效果評(píng)價(jià)方法來(lái)獲取豐富的局部圖像信息,用于評(píng)定小模數(shù)漸開(kāi)線齒輪視覺(jué)測(cè)量系統(tǒng)中輪廓提取的精度.首先根據(jù)齒輪圖像中漸開(kāi)線齒廓邊緣的函數(shù)特性建立特征圖像模型;然后使用基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)算法獲取小模數(shù)漸開(kāi)線齒輪特征圖像的邊緣;最后結(jié)合構(gòu)建特征圖像的標(biāo)準(zhǔn)函數(shù),量化特征圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)間的偏差,用以評(píng)價(jià)邊緣檢測(cè)的效果.實(shí)驗(yàn)表明,運(yùn)用小模數(shù)齒輪的特征圖像評(píng)價(jià)基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測(cè)算法,漸開(kāi)線齒廓的檢測(cè)精度優(yōu)于0.58pixel.
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