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摘要:
由于作者在前一段工作中提出的基于工艺匹配的显微图像边缘提取算法(MPTM-MIED)无法适应微小构件的实时自动检测,本文利用BP神经网络技术重新设计实现了MPTM MIED,并提出了一种新的自动提取显微图像边缘的方法(AMIED).为了验证该方法的有效性,利用AMIED对4种工艺实现的微小型结构件显微图像的边缘进行了提取,并对线切割工艺零件的尺寸进行了测量.边缘提取的分析结果表明:AMIED提取出的显微图像边缘与MPTM-MIED提取出的基本一致;与常用的边缘检测算法相比,AMIED提取出的显微图像的边缘线形连接程度较好.测量尺寸的分析结果表明:MPTM-MIED和AMIED测量的尺寸基本相同,比Canny法测量得到的结果更接近万能工具显微镜测得的尺寸.由于在测量过程中不再需要手工选取边缘过渡区域,提出的方法极大地提高了检测速度,可用于实时自动测量微小型零件的尺寸.
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文献信息
篇名 微小型结构件显微图像边缘的自动识别
来源期刊 光学精密工程 学科 工学
关键词 微小型结构件 显微图像 自动边缘识别 BP神经网络
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 224-232
页数 9页 分类号 TP391.4
字数 4910字 语种 中文
DOI 10.3788/OPE.20132101.0224
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张之敬 北京理工大学机械与车辆工程学院 124 825 13.0 22.0
2 金鑫 北京理工大学机械与车辆工程学院 58 211 7.0 12.0
3 姜黎 北京理工大学机械与车辆工程学院 4 28 2.0 4.0
4 吴伟仁 北京理工大学机械与车辆工程学院 7 69 5.0 7.0
8 节德刚 7 74 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (56)
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研究主题发展历程
节点文献
微小型结构件
显微图像
自动边缘识别
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学精密工程
月刊
1004-924X
22-1198/TH
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-166
1959
chi
出版文献量(篇)
6867
总下载数(次)
10
总被引数(次)
98767
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