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相似文献
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1.
改进的Sobel算子彩色图像边缘检测   总被引:2,自引:0,他引:2  
孙蔚  王靖  王波 《电子技术应用》2013,(2):128-129,133
为了解决传统灰度图像边缘检测中容易出现的边缘定位偏差、边缘丢失以及边缘不连续等问题,结合传统的Sobel梯度边缘检测方法和图像阈值分割技术,提出了一种改进的Sobel算子彩色图像边缘检测方法。通过对比试验结果表明,该方法可以有效地降低色彩边缘的误检率,一定程度上提高了边缘检测器的性能。  相似文献   

2.
CV模型能检测到连续封闭的裂纹边缘,但边缘的定位精度不高,Facet模型定位裂纹边缘的精度高,但不连续。针对上述问题,研究了一种综合CV和Facet模型的算法。该算法利用CV模型进行边缘检测,在CV边缘点的附近运用Facet模型进行检测,将两种方法分别获得的边缘点进行融合得到连续封闭且定位准确的边缘。将该算法应用于工业CT图像的裂纹边缘检测中,实验结果表明该方法是有效的。  相似文献   

3.
为了提高医学图像边缘检测定位的精度,结合基于小波变换和数学形态学边缘检测算法的优点,提出一种融合提升小波和多尺度形态学熵权边缘检测算法。首先应用提升小波边缘检测算法提取边缘,再由多尺度形态学算子进行边缘检测,依据各尺度下边缘图像的信息熵确定权值进而求和得到边缘图像,最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法融合规则简单,边缘精度高并且定位准确,是一种有效的图像边缘检测算法。  相似文献   

4.
研究图像边缘优化检测问题.针对图像边缘信息被噪声污染影响定位精度,经典的边缘检测方法Canny算法中的高斯平滑函数边缘定位精确度较低,导致图像缓变边缘信息丢失和假边缘的现象.为去除虚假边缘,在Canny最优边缘检测准则下,提出引入了渐进最优的B样条小波函数,采用小波变换应用于图像边缘检测中的基于模极大值的方法,并结合Kmeans聚类的自适应双阈值方法进行图像边缘检测仿真.仿真结果表明,改进的算法改善了噪声干扰情况下图像边缘提取效果,有效提高了边缘检测的准确性,得到较高的边缘检测图像质量,可为设计提供依据.  相似文献   

5.
针对传统图像边缘检测方法抗噪能力不足、边缘定位不精确等缺点,提出一种融合小波变换和数学形态学的图像边缘检测算法。先将图像进行小波分解,高频部分利用小波模极大值算法进行边缘检测,可以有效提取高频边缘;低频部分采用形态学多结构元算法进行边缘检测,能够检测出低频边缘;最后对两种方法得到的边缘图像进行融合。实验结果表明,该算法能有效抑制噪声,提高边缘精度并且定位准确。  相似文献   

6.
一种轴类零件边缘精确定位方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对目前的边缘检测算法存在定位精度低、处理速度慢、抗噪性能差等缺陷,提出了一种轴类零件尺寸检测的图像边缘高精度定位方法。该方法采用改进的自适应中值滤波算法、改进的Kirsch算子和在图像边缘灰度梯度方向上进行二次函数逼近高斯曲线拟合方法,实现了图像边缘亚像素高精度定位,提高了尺寸检测精度。通过对气门尺寸的计算机视觉检测实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测要求。  相似文献   

7.
在汽车牌照识别系统中,车牌定位是整个识别模块实现的前提,目前车牌定位的方法多种多样,各有所长,但存在着计算量大或定位准确率不高等问题。边缘检测是常用的车牌定位方法,边缘检测的质量决定了车牌图像的最终定位结果。一般人们习惯于用基于梯度和基于模板的算子提取边缘,但这类算子都不能很好地滤除噪声,因而给噪声图像边缘检测带来了困难。根据数学形态学原理与方法,提出一种扩展数学形态学车牌图像边缘检测算子,并结合水平和垂直投影进行车牌定位。实验结果表明,该算法不仅能成功提取车牌图像边缘,而且能很好地滤除噪声,从而实现准确车牌定位。  相似文献   

8.
亚像素软件处理技术可以在一定程度上提高图像测量系统的精度,针对Zernike矩的亚像素边缘检测存在计算量大和边缘定位精度低等不足,提出了一种基于Roberts-Zernike矩的亚像素边缘检测方法,在提高精度的同时减少了运行时间。实验结果表明,该方法测量精度高、定位精确,具有良好的抗噪性能和处理效率。  相似文献   

9.
构件孔洞缺陷图像的边缘检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究图像边缘检测技术,针对存在的孔洞缺陷和噪声影响边缘定位精度,通过ICT图像缺陷边缘检测,具有成像直观、分辨率高等优点.传统采用的边缘检测方法一般都定位在单一的传统检测算法,由于传统的边缘检测算法存在边缘检测模糊或对噪声敏感的缺点.为了解决上述问题,提出了一种检测结构件内部孔洞型缺陷边缘的算法,利用区间值模糊集中的模糊归熵将孔洞缺陷的模糊边缘提取出来,提出一种区域标记算法,得到最终的精确缺陷边缘.试验结果表明,所提出的边缘检测算法不仅很好地解决了噪声问题,而且更具有很好的边缘提取能力,在边缘连续的同时又保证了边缘定位的准确性,明显提高了图像的质量.  相似文献   

10.
鉴于传统Canny边缘检测算法在高斯滤波方差和高低阈值选取上需要人工干预,不具备自适应能力。文章提出了一种通过迭代分割求取最佳高、低阈值的方法,改善了人为设定阈值自适应性不强的缺点,提高了边缘定位的精度。与此同时,还将检测结果与原Canny、Sobel和Log等边缘检测算子对图像的处理结果进行了比较,实验结果表明,采用改进的Canny边缘检测算法可以得到较为完整、清晰的边缘轮廓,具有更好的检测精度和准确度。  相似文献   

11.
玻璃瓶在线检测系统设计   总被引:4,自引:0,他引:4  
该文设计了一个玻璃瓶在线检测系统,用8个普通摄像机在线获取运行中的玻璃瓶瓶口图像,采用遮光箱内局部照明方式,用图像采集卡完成视频信号的计算机输入,两台计算机分别处理4个摄像头的图像,经过计算机之间的通讯完成数据综合,由服务器给出最终检测结果。  相似文献   

12.
安瓿瓶在线检测系统采用新一代ARM Cortex—M3处理器作为图像处理核心,CPLD和两片SRAM形成乒乓缓存结构,为高速图像采集提供数据缓冲,通过USB将数据上传到上位机,并给出了最终处理结果。经过试验检测,表明该系统性能稳定,易于维护,价格低廉,性价比较高,具有良好的应用前景。  相似文献   

13.
文章着重于探讨一种快捷有效的人物角色创建方式。以"湖南省科技馆网站"构建项目为例,探讨在前期调查的基础上,通过发散人物角色、聚合人物角色、丰满人物角色、精简人物角色这四个步骤来创建可信并有效的人物角色。该方法的特色是在角色创建的初期提倡通过自由的头脑风暴发散人物角色来扩展思维,增加角色全面考虑性。  相似文献   

14.
多传感器空瓶检测机器人的控制系统设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文根据多传感器检测机器人的要求,提出了一种由工控机进行上层监控和通讯,PLC进行底层控制的控制系统。文中介绍了系统的基本结构,阐述了工控机按照USS协议通过RS-485网络与西门予变频器通讯的方法,最后论述了使用PLC进行控制的方案。  相似文献   

15.
基于机器视觉的图像处理广泛地应用于各个领域;为了能更快速、更准确地对玻璃瓶口进行无接触的检测,提出了一种快速的基于数字图像处理技术的玻璃瓶口裂纹检测算法;首先对获取图像进行预处理,然后根据迭代法获取最佳阈值,进行特征提取;接着引入矩形位移传感器,利用双圆周法寻找裂纹点,最后使用领域扫描确定裂纹;通过对大量玻璃瓶口裂纹的检测,证明算法在处理图像的速度上完全符合目前生产流水线的要求,而且不会漏检,在实际应用中获得了良好的效果.  相似文献   

16.
本文介绍了自动空瓶检测在计算机制系统的应用,阐述了这类计算机控制系统的硬件组成,探讨了PLC在这种类型系统中的应用。  相似文献   

17.
可乐瓶在灌装前必须经过多种指标检验.针对实际工程需要,设计并实现了一套操作简单,高识别率的空瓶瓶口图像检测系统;图像经过初步处理后,去除噪声,边缘检测,将所要处理的图像有效部分与背景区分开来,如此可大大减少后续算法的计算量,从而有利于提高处理速度,较好地解决了,实时性与准确性之间的矛盾;采用基于最小二乘法的椭圆拟合方法对轮廓进行拟合,确定出椭圆的参数,并对内外圆的圆心取平均值,定为共同的圆心;经实践证明分辨力小于0.5mm,正确识别率达到99.9%以上,满足实际生产要求。  相似文献   

18.
本文在阐述数字图像处理和数理统计原理的基础上,提出了通过实施采集视频信号获得序列图像来进行一系列图像处理和缺陷提取判别的完整技术方案,并重点给出了图像预处理、检测软件算法的研究和软件系统的设计。  相似文献   

19.
针对机器视觉检测中缺陷面积较大的圆形瓶口定位误差大的问题,分析了瓶口图像各个角度的特征,设计了一种在缺陷中迭代求解瓶口中心的方法.对拟合外边缘的残差进行排序并消除干扰像素,逐步循环迭代,准确定位了瓶口圆心,克服了缺陷部位像素对于圆目标识别的影响,实现了缺陷的实时定位.搭建了试验平台,用500幅不同缺陷的瓶口图像验证,结果表明该方法针对各种样式的缺陷,定位圆精度明显高于参考文献中典型方法,运行时间仅为0.01 s,证明了本方法在瓶口缺陷的实时定位、识别、分析方面具有明显优越性.  相似文献   

20.
啤酒瓶凸形字符的提取及识别方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过辨认啤酒瓶上的“B”字和日期标志,对满足规范的啤酒瓶加以回收利用.这项工作目前由人手工完成,费时费力.本文提出了一种用计算机提取啤酒瓶“B”字和日期标志并进行识别的方法,代替手工操作,有效地降低了成本和提高了效率.文章首先对系统做了简介,然后对拍到的图像作预处理,接下来用一种基于分裂合并思想的分割方法将字符从图像中分割出来,并采用基于地形结构的方法提取字符的笔划,最后用多层BP神经网络对字符进行识别.试验结果表明:该方法能比较有效的识别啤酒瓶中的“B”字和日期,对于污损不是特别严重的酒瓶.识别时间小于0.15秒/个.分捡正确判断率约为97%.  相似文献   

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