几种边缘检测算子的比较研究

主要对Gradient算子、Krisch算子、LoG算子等几种典型的图像边缘检测算法进行研究，分析了其原理和各自的优缺点，提出应根据实际需要来选择适当的算子。     

数字图像处理中边缘检测算法的对比研究

图像边缘检测长期以来都是图像处理与分析领域的研究重点.对5种常用的经典边缘检测算子进行了理论分析,并通过VC++编程实现了5种算子在微内孔边缘提取中的应用;通过对检测结果进行比较分析,得出各种算子的优劣和适用范围,为实际应用提供了对照和参考.     

薄片零件尺寸机器视觉检测系统中边缘检测技术的对比研究

以高斯模糊的仿真图像和薄片零件图像为评价图像．分别用Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Kirsch算子、Laplacian算子、LOG算子、数学形态学边缘检测方法进行边缘检测,对边缘检测结果进行了深入分析,对算法的边缘定位精度、抗噪声能力和计算时间进行了比较。数学形态学边缘检测方法能获得单像素宽连通的轮廓,检测时间分别为0．0521s、0．457s。选择数学形态学边缘检测方法作为薄片零件尺寸机器视觉检测系统的边缘检测方法是合适的。     

X射线焊缝底片数字化图像边缘检测方法

从X射线焊缝底片数字化图像缺陷识别的实际需求出发,针对焊缝缺陷图像边缘提取,进行不同边缘检测方法的对比研究,分析各类边缘检测算子边缘提取效果的特点及阈值的取值对边缘检测算子的边缘提取效果的影响,提出基于数学形态学的多方位结构元素边缘检测方法.实验表明：综合采用阈值优化的Canny算子和基于改进的形态学梯度算子及多方位结构元素的数学形态学边缘检测方法,能够获得完整全面的边缘信息,有利于对焊缝缺陷的分类及缺陷等级识别.     

基于MATLAB数字图像边缘检测算子的研究

边缘检测是数字图像处理中的重要内容,是图像数据分析、模式识别、计算机视觉等技术的基础。因此对边缘检测算子的研究具有重要的意义。主要研究了基于MATLAB的数字图像边缘检测算子,其研究对象主要是灰度图像,通过对图像边缘检测算子阈值、方差等因素的仿真分析比较,获得各算子的适用范围,以便更好地灵活运用。     

数字图像几种边缘检测方法的比较分析

数字图像的边缘检测是数字图像处理的基本问题之一.就几种经典的图像边缘检测算子以及数学形态法进行了综述,并利用Canny算子以及数学形态法进行边缘检测,总结出相对比较好的图像边缘检测方法,为在实际应用中某些要求边缘宽度较细的检测场合提供了参考.     

几种边缘检测算子的性能比较研究

边缘检测是图像处理和计算机视觉中的重要的环节.文章具体考察了7种常用的边缘检测算子.根据实验结果对其特点和性能进行了比较研究.分析了各种边缘检测算子的特点,以及在处理各种噪声时,对各种边缘检测算法的检测效果进行了分类比较.在对各种图像进行边缘检测时,为选择检测算子提供指导.     

基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测

图像边缘是一种重要的视觉信息,是图像最基本的特征之一。所谓边缘是指图像中周围象素灰度有阶跃变化或屋顶变化的那些象素的集合。图像边缘化可以采用多种算子进行处理。例如Roberts算子、Sobel算子、Kirsch算子、Prewitt算子、Laplace算子和Canny算子等。这里采用的是Kirsch算子,它带有特定八方向边缘信息的图像增强模板。能对图形的八个方向作边缘提取．从检测结果中可以看出．基于Kirsch理论的彩色图像边缘检测能够较全面地提取边缘信息。这说明,用该方法检测彩色图像的边缘是有效的。     

图像处理在大米品质检测中的应用研究

基于图像处理技术建立了大米品质检测系统。利用直方图均衡化进行图像预处理,采用Canny算子检测边缘,通过与标准模板图像的比对,计算出待识别的大米图像与标准图像颜色、像素面积和纹理的差异性。结果表明,直方图均衡化有效增强了大米图像,图中的细节特征得以显现,Canny算子的边缘检测效果较好;黑米图像与标准图像的RGB距离最大;细长状的丝苗米和粘米与标准图像的像素面积差最大;各种米粒的纹理均有差异。实验结果与实际情况相符合,系统能够实现对大米外观品质的有效检测。     

基于Sobel细化算法的螺纹边缘检测

使用带衰减因子的Sobel算子对图像进行边缘检测,得到高亮显示的粗边缘,然后再次用Sobel算子二次检测图像,以2次所得图像的差作为细化结果,并结合图像分割算法确定阈值对图像进行二值化处理.     

基于灰度图像直方图的边缘检测

数字图像的边缘检测在图像分割、模式识别、机器视觉等中有很重要的作用。灰度图像的边缘检测通常都基于灰度的梯度变化,而图像的直方图就描述了一幅图像的灰度级内容,通过实验找到了数字图像的边缘检测与图像的直方图之间的内在联系,得出具有双峰直方图的图像,其边缘检测效果是比较好的。     

基于数字图像处理的印刷电路板缺陷检测

针对传统PCB检测方法高成本、低效率问题,提出一种基于数字图像处理的PCB板自动光学检测方法,建立了将标准图像和待测图像进行对比的检测系统。针对PCB板生产过程中遇到的短路、断路、空洞、凸起、凹陷等缺陷,采用了求连通区域数、计算欧拉数、求缺陷区域面积等方法,来检测上述缺陷问题,并给出算法的全过程。经实验结果分析,该方法能准确地检测出待检测电路板上存在的缺陷,达到了自动实时检测的目的。     

阶梯轴尺寸及形位误差的机器视觉检测

介绍了基于数字图像处理技术的阶梯轴机器视觉检测方法。对原始数字图像经滤波、二值化、边缘检测及细化等处理后得到轴轮廓图像。通过对轮廓分析,自动测出阶梯轴的长度、直径、圆度误差、同轴度误差,并给出测量后的尺寸结果,分析误差产生的原因。     

烟条外观检测软件系统设计

主要研究了烟务外观检测系统软件设计方法.通过对数字图像处理技术的研究,并针对现场情况,提出了图像增强、图像旋转、纹理分析、模板匹配、拉线检测等数字图像处理算法.基于视窗系统,在Visual C++开发平台上,设计了软件的体系结构,编写并调试了各功能模块.现场应用结果表明,系统满足设计要求,具有很高的检测精度和可靠性.     

一种印刷品套准检测方法研究

为解决在线检测四色套准精度的问题,将彩色图像分割技术应用到套准精度的检测中.建立了RGB和L*a*b*之间的关系,提出了阈值分割法和ISODATA聚类法.在Matlab软件中实现了印刷品套印图像的彩色分割,以及套印精度的计算.对四色套印检测的准确性进行了评价.研究结果表明该方法能够准确地计算出套印误差,可用于在线检测印...     

基于图像处理的光轴平行性检测系统研究

针对光电系统关键部件光轴平行性检测问题,开展光斑图像采集与检测数据分析的技术研究,建立基于 CCD 相机及 USB 图像采集卡的图像采集与处理硬件系统,通过计算机驱动 CCD 相机完成光斑图像采集,对采集到的光斑图像进行数字处理,得到光斑质心在靶平面的坐标值。根据光学成像原理,计算出该光电部件激光光轴偏差的角度值,得到光电系统光轴平行性的装调量,为光电部件光轴平行性装调提供检测及数据分析工具。     

基于深度学习的铸件缺陷检测方法

针对铸件X射线图像获取困难、人工及传统识片方法效率低且漏判率高的问题,文中提出了一种基于深度学习的铸件缺陷检测方法。首先,采用Overlap切图（重叠切图）数据增广方法实现缺陷扩充,并基于简化Mosaic数据增广进一步提升图像的复杂度;然后,基于仅浏览一次（You Only Look Once, YOLO）的理念实现缺陷检测模型构建;最后,提出一种基于边界框抑制的测试图像缺陷检测方法,以子图迭代方式完成测试图像中的缺陷检测。实验结果表明,该方法能够有效实现多种铸件缺陷的自动检测,为铸件缺陷检测提供了基于深度学习的解决方案。     

基于数字图像处理技术的螺纹检测

介绍了基于数字图像处理技术的螺纹非接触式测量方法，数字图像处理包括图像的平滑、边缘检测、二值化及轮廓提取，通过对螺纹轮廓的分析、测量得出螺纹的几何参数。探讨了利用数字图像处理技术对螺纹进行几何参数测量的方法，并给出了测量后的尺寸结果。从理论上和实践上证明了该方法的可行性和正确性。     

汽轮机叶片裂痕检测机器人控制系统的设计

为实现对汽轮机叶片进行自动化磁粉探伤裂痕检测的工作,设计一种基于树莓派的裂痕检测微型机器人控制系统.该系统采用树莓派ZeroW作为微处理器,搭载硬件模块实现裂痕检测功能.机器人内部与前端搭载摄像头,实现汽轮机叶片裂痕图像的采集与视频监控定位导航.上位机与下位机之间通过TCP协议实现远程控制与图像传输,使得机器人可以远程...     

基于Canny理论的自适应阈值彩色图像边缘检测

传统的Canny边缘检测算法基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息,且阈值需要人为设定,自动化程度不高.论文提出一种新的算法,基于彩色图像多通道融合技术,根据图像梯度直方图信息,对图像进行自适应阈值处理.将Canny灰度边缘检测算子扩展到彩色边缘检测,利用彩色图像各个通道自身的梯度直方图和梯度方差作为局部阈值,有效解决彩色图像各个通道之间的差别.实验结果表明,其能充分利用图像的颜色和梯度信息,提高边缘检测的准确性.