基于先验知识的微型零件检测中异物伪信息的剔除

• 作者: 刘文静 王仲 苟建松 郑镕浩
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉检测 微型零件 异物伪信息 角点检测 先验知识
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 1458-1462
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.413
• 字数: 4587字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1458

摘要

微型零件视觉检测中,视场内灰尘、发屑等异物的存在会改变所提取的目标轮廓.为避免异物对测量带来的影响,提出了一种基于先验知识思想的异物伪信息剔除方法.首先对带有异物的零件图像进行角点检测;接着统计得出标准零件的角点分布特征作为先验知识;最后由标准零件角点特征得出异物伪信息判定条件,据此剔除异物伪信息.通过在实际工程项目中的成功应用,以三幅典型带异物微型零件图像的处理过程为例,证明了算法在保证测量精度的同时有效剔除了图像中的异物伪信息.