基于视觉的贴片元件检测算法

为了实现贴片元件的自动检测,提出了一种基于视觉的贴片元件几何特征参数检测方法.首先采用最大外接矩形法实现元件的粗定位及确定边缘的分割点,并采用Canny和Zernike矩边缘检测算子实现边缘的精确定位.然后,利用分割点将边缘分割成4部分,分别进行直线和圆弧拟合,得到其精确值.同时,利用快速傅里叶变换后的图像特征,实现端面图像中条纹方向的判定.实验中测得亚像素边缘点的定位精度为0.03像素,直线拟合精度为0.03像素,圆弧拟合精度为0.05像素,端面条纹判断的准确率为100%.实验结果表明:文中提出的检测方法能很好地满足贴片元件自动视觉检测稳定可靠、精度高及实时性强的要求.     

基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘检测方法

亚像素边缘检测技术是采用图像处理软件算法来提高检测精度的有效途径,因而在基于计算机视觉的检测中具有重要地位。本文对矩法、拟合法和插值法等常用的亚像素边缘检测算法的原理、优点和不足进行了分析。提出了Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法,该算法采用Sigmoid函数拟合边缘模型,然后利用图像边缘灰度信息,对该模型进行非线性最小二乘拟合,求得边缘的亚像素位置。实验中测得本文提出的基于Sigmoid函数拟合的亚像素边缘定位算法定位精度为0.045像素,但检测的速度比灰度矩提高了一个数量级,比空间矩、Zernike矩和插值法提高了两个数量级。理论分析和实验结果表明：本文提出的亚像素定位算法能较好的满足影像测量中的稳定可靠、精度高及实时性的要求。     

基于形态学的元件图像边缘检测算法

元件图像的边缘检测是数控贴片机视觉定位系统的重要组成部分,其检测的精度与速度直接影响识别和定位的精度与速度。文中在分析元件引脚图像灰度特性的基础上,通过运用顶帽变换、边界提取等形态学的方法,提出一种精度高、实时性好的边缘检测算法。与传统和现代边缘检测算法进行实验对比,该算法检测出的元件引脚边缘在连续性和滤除孤立噪声点方面具有显著的优点。     

一种新的快速通用二维图像亚像素边缘检测算法

总结了目前二维灰度图像的亚像素边缘检测算法,针对它们存在的原理误差、计算复杂、用时长及不能通用等问题,提出了一种新的亚像素边缘检测算法.分析了3种基本边缘(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,利用一维质心算法对这3种边缘特征计算上的通用性及简易性进行了二维推广,得到了一种具有快速通用性的亚像素边缘检测算法.并在此基础上针对提高离散化过程中的精度问题,引入了高斯卷积平滑的预处理方法;引入了Sobel算法对图像像素进行了筛选,进一步提高了计算速度.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.     

基于小波变换的图像边缘检测算法及像素结构分析

对基于多尺度小波变换的图像边缘检测算法进行了改进.通过处理小波变换后出现的负值解决了双边缘问题;通过处理两层邻域的像素点解决了边缘线间断问题,并与传统算法的结果进行了比较,结果表明,利用这一新的算法可使图像边缘更加光滑、边缘定位更精确.     

一种改进的灰度矩亚像素边缘检测算法

在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~0.08个像素。     

通用亚像素边缘检测算法

研究了针对不同边缘类型进行同步亚像素级检测的问题.通过详细分析3种基本边缘类型(阶跃型边缘、脉冲型边缘、屋脊型边缘)的特点,提出了一种基于形体质心思想的通用算法,并对其进行了严格证明.该算法能同时对这3种基本类型边缘进行亚像素级检测与定位,且不存在原理性误差.对算法进行离散化处理,给出了便于计算机实现的离散算法.通过实验验证了此算法的有效性,并分析了误差产生的原因.     

支持视觉检测的边缘检测技术

本文简述了视觉检测技术在工业中的广泛应用，回顾和总结了立体视觉系统中的边缘检测技术；对边缘检测技术中的各种方法进行了分析、比较。     

最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用

提出一种像素级边缘检测椭圆拟合新算法,用该算法对最小二乘算法进行了改进。首先,将符合要求的准椭圆转化到归一化坐标系;然后利用最小二乘法进行亚像素级椭圆拟合;最后,采用二次曲线拟合点集求解出亚像素及椭圆几何中心。在给定的图形中,利用本文提出的改进像素级边缘检测算法可以明显提高拟合不确定度和拟合精度。     

基于灰度矩的9?尺寸模板边缘检测算法

摘要：基于灰度矩算法的基本原理,提出了一种新的9?尺寸灰度矩算子。先分析并推导灰度矩算法的计算过程,再计算出9?尺寸的灰度矩模板。通过实验对算子的性能和检测精度进行了研究,实验表明,该算子有较强的抗噪能力,边缘定位精度能够达到0.05 ~0.06个像素。最后,为提高检测效率,使用prewitt算子进行粗检测,通过先粗后精的方法有效减少了大模板灰度矩的运算量,使新算子的运算耗时降低至0.31S。     

基于改进YOLOv4输电线关键部件实时检测方法

针对输电线路维护过程中的典型缺陷识别问题,为提高无人机(unmanned aerial vehicle, UAV)自主巡检的智能化程度,提出基于改进YOLOv4的无人机输电线关键部件实时检测模型。根据无人机视角下输电线典型目标的特点,结合MobileNet重新设计了一种轻量的特征提取网络来获取更高的特征提取效率,利用空洞模块增强感受野减少小目标的信息损失;在特征融合模块中添加自适应路径融合网络来融合更多的位置信息和语义信息,提高了多尺度目标的检测精度,减少了目标的误报率。采用构建的无人机输电线关键部件数据集来评估提出的模型。结果表明:基于YOLOv4改进的网络能够在无人机机载端实现实时多尺度目标检测,模型的平均准确率可达到92.76%,检测速度可达到32帧/秒,能够满足无人机嵌入式平台上实时检测的需求。     

图像边缘检测算法的比较与分析

图像边缘检测是图像处理和模式识别领域研究的重要课题.介绍了几种经典边缘检测算子,对其性能和算法特点进行了分析.运用Matlab进行了算法的仿真,结果表明LOG算子比Sobel和Prewitt两个算子检测出的图像边缘更为连续,也比较细小.     

基于图像匹配和验证识别的元件型号检测

电子制造业的电路板元件贴片安装检测中,需要根据元件上的字符图像来检测其型号是否正确．现有的整体匹配方法误检率高,且无法检测不同批次字符字体差异的元件．本文设计了位置校正后字符匹配的快速检测方法,对于更换元件批次后的字体差异则采用字符图像分割后进行验证性识别,并重新建模．实验结果表明了本方法具有高效,无漏检,误检率低等特点．     

焊缝X射线实时成像图像中缺陷的提取

焊缝缺陷的提取成为目前焊缝X射线检测技术的难点之一,本文采用基于模糊推理技术进行焊缝及焊缝缺陷边缘检测,提取的边缘十分完整,为进行焊缝缺陷特征参数的提取打下基础,有利于实现焊缝X射线检测的自动化.     

利用MATLAB进行数字图像的边缘检测算法研究

本文首先对几种经典边缘检测算法进行了讨论,例如Roberts边缘检测算子,Prewitt边缘检测算子,Canny边缘检测算子等。然后深入研究小波变换理论和图像边缘检测理论方法,通过理论分析和MATLAB软件仿真结果,将小波算法和经典边缘检测算法进行比较,证明了该方法的有效性和优越性。     

植物叶片图像边缘检测Canny/SUSAN算法比较

植物叶片图像的边缘检测是基于图像分析的植物叶片识别技术中的重要环节.图像边缘检测算法的合理选取与叶片识别的准确度紧密相关.运用Canny算法和SUSAN算法分别对10种具有典型叶形特征的植物叶片图像进行边缘检测,并作主观分析和客观评价.结果表明,植物叶片的叶形和叶脉特征对算法效果的影响较大,在实际应用中应考虑这2种算法对叶形的选择性.     

一种基于FFT图像边缘检测算法的改进

因传统Canny算子在图像边缘检测应用中无法取得理想效果,故提出利用有较好抑制噪声作用的FFT,实现增强图像的功能,再采用传统的Canny算子,提取原始图像边缘的方法,算法综合了两者的优点．实验结果表明,采用改进算法有效地增强了边缘检测的准确性,取得了比较理想的边缘检测效果．     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.