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摘要:
为了快速准确检测机器视觉中零件边缘,针对具有清晰边缘的中高精度复杂形状的薄板类机械零件背光图像,提出一种数字图像的亚像素边缘特征提取方法。该方法首先用Ramer算法对大量亚像素边缘坐标数据按照直线和圆弧等基本几何元素进行分段。然后改进最小二乘法,根据离散点到预拟合曲线的距离设置权重,消除离值点的影响,迭代拟合零件轮廓的圆弧和直线的算法。同时计算圆弧直径、圆度精度、中心距尺寸精度。齿轮泵中间体零件的检测结果表明,该方法能快速准确检测小尺寸平面孔系的孔距、孔径等几何量精度,该方法具有较高的可拓展性,为机器视觉精密测量进一步的研究和应用提供参考。
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文献信息
篇名 基于变权重最小二乘法图像边缘特征提取算法的研究及应用?
来源期刊 组合机床与自动化加工技术 学科 工学
关键词 轮廓分割 最小二乘法 曲线拟合 权重函数
年,卷(期) 2015,(6) 所属期刊栏目 工艺与装备
研究方向 页码范围 118-120
页数 3页 分类号 TH166|TG659
字数 2294字 语种 中文
DOI 10.13462/j.cnki.mmtamt.2015.06.032
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 潘万贵 台州职业技术学院机电工程学院 28 96 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
轮廓分割
最小二乘法
曲线拟合
权重函数
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
组合机床与自动化加工技术
月刊
1001-2265
21-1132/TG
大16开
大连市沙河口区新生路80号504室
8-62
1959
chi
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