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摘要:
当前基于机器视觉的粗糙度测量方法中,粗糙度关联的图像特征指标性能评价主要关注测量精度而忽略了指标的测量单调性、稳定性、效率以及灵敏度,而且大多数指标均是基于灰度图片而忽略了彩色图片多维性的优势.针对这样的问题提出采用视频质量专家课题组设计的视频质量预测模型评价体系来评价粗糙度关联的图像特征指标性能,设计了灵敏度与测量效率算法.根据红绿光源在不同粗糙度等级的样块表面产生的虚像混叠情况不同,提出了采用彩色图片能量差(ED)指标用于样块粗糙度测量.实验结果表明,采用的指标性能评价方法可以较为全面地表征指标的性能,所设计的ED指标较基于灰度图片的指标有较好的综合性能.
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内容分析
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文献信息
篇名 粗糙度关联的图像特征指标性能评价方法研究
来源期刊 仪器仪表学报 学科 工学
关键词 机器视觉 粗糙度测量 指标评价 指标设计 彩色图片
年,卷(期) 2017,(8) 所属期刊栏目 视觉检测与图像测量
研究方向 页码范围 2022-2029
页数 8页 分类号 TN911.73|TP216+.1|TH701
字数 5934字 语种 中文
DOI
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 刘坚 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 71 644 16.0 20.0
2 路恩会 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 4 24 3.0 4.0
3 易怀安 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 4 31 4.0 4.0
4 张航 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 4 12 3.0 3.0
5 王卫芳 湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
机器视觉
粗糙度测量
指标评价
指标设计
彩色图片
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
仪器仪表学报
月刊
0254-3087
11-2179/TH
大16开
北京市东城区北河沿大街79号
2-369
1980
chi
出版文献量(篇)
12507
总下载数(次)
27
总被引数(次)
146776
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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