基于机器视觉的零件图像采集及识别的研究

• 作者: 吴晓君 庞连军 张云 马廷武
• 来源期刊: 电子工程师
• 学科: 工学
• 关键词: 机器视觉 灰度变换 二值图像 边缘检测
• 年，卷（期）: 2006,（4）
• 所属期刊栏目: 信号处理与显示技术
• 页码范围: 29-31,65
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 2426字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-4888.2006.04.011

摘要

先进制造系统中,机器视觉用于工件位姿的检测.结合先进的图像采集系统,以VC++.NET为开发平台,实现了对工件位姿的自动识别,同时提出了一种基于机器视觉的工件轮廓图像采集与识别的方法.主要分析了识别过程中灰度变换、二值图像和边缘检测几个难点,对检测结果进行了分析和比较.结果表明灰度变换和二值化能很大地提高对灰度图像的识别精度,在边缘检测过程中,Roberts算子检测水平和垂直的效果好于斜向边缘,定位精度高,但对噪声敏感,Sobel边缘检测算子则对灰度渐变和噪声较多的图像处理得较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张云	西安建筑科技大学机电学院	12	113	6.0	10.0
2	吴晓君	西安建筑科技大学机电学院	51	177	7.0	11.0
3	庞连军	西安建筑科技大学机电学院	4	40	2.0	4.0
4	马廷武		1	33	1.0	1.0