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基于机器视觉的镀锌板粉化区域的提取方法
引用本文:谢国俊,曹其新,夏年炯.基于机器视觉的镀锌板粉化区域的提取方法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2006,34(9):35-38.
作者姓名:谢国俊  曹其新  夏年炯
作者单位:上海交通大学,机器人研究所,上海,200030
摘    要:提出了一种在镀锌板粉化双球冲试样中提取粉化区域的方法.首先在对试样硬件定位的基础上,利用不变矩方法计算出试样图像的重心,应用Canny算子提取出图像边缘,运用Sobel算子实现边缘检测图像的细化.考虑到硬件定位装置无法精确地将试样固定在同一位置,提出了一种改进的Hough圆检测算法来实现试样的软定位校正;然后提出了基于标准差的粉化区域分析方法,将机器视觉技术和统计学知识结合起来,利用粉化区域与正常区域间标准差的不同,有效地识别出了粉化区域的大小.试验证明,该方法提取镀锌板粉化区域大小的准确率达到99%,达到了实用化的要求.

关 键 词:机器视觉  镀锌板  表面检测  Hough圆检测算法
文章编号:1671-4512(2006)09-0035-04
收稿时间:2005-09-01
修稿时间:2005年9月6日

Picking up the powdering region of galvanized steel sheets based on machine vision
Xie Guojun,Cao Qixin,Xia Nianjiong.Picking up the powdering region of galvanized steel sheets based on machine vision[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2006,34(9):35-38.
Authors:Xie Guojun  Cao Qixin  Xia Nianjiong
Abstract:
Keywords:machine vision  galvanized steel sheet  surface inspection  Hough circle checking algorithm
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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