高阶高斯滤波和Radon变换结合的缸体特征提取

• 作者: 刘晓军 卢文龙 戴嘉程 曾文涵 杨文军 秦红玲
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 高阶高斯回归滤波 Radon变换 气缸表面形貌 三维表面轮廓
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 136-142,149
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201904020

摘要

针对缸体表面特征以沟槽为主、方向性显著的特点,提出了使用高阶高斯回归滤波预处理与Radon变换相结合对表面的沟槽特征进行提取的方法.高阶高斯回归滤波抑制了边界效应,使得表面数据能被全部用于分析,提高了数据的使用率,同时减轻了异常值对滤波结果的影响,防止了沟槽形状带来的极值对滤波中线提取的干扰.在Radon变换过程中,为了防止沟槽密集处由于特征方向性减弱造成的特征提取困难,将沟槽特征整体的提取简化为对沟槽中心线的提取.考虑到沟槽底部极小值点分布与中心线之间的强相关性,使用深沟槽底部极小值点拟合确定中心线的位置.浅沟槽与轻微划痕也会留下极小值点,对深沟槽极小值点的提取造成干扰,因此引入深度阈值将两者区分.对样本分析后,得到沟槽的主要角度为19.5°、91.1°、165.6°.表面沟槽整体缺陷率为35.95％,大于单条沟槽缺陷率.与从二维轮廓线提取的表面特征结果对比表明,采用该方法所提取的缸体三维表面特征不仅包含了更多的特征信息,而且特征提取结果对表面局部的极值具有更强的稳健性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘晓军	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	60	357	11.0	15.0
2	卢文龙	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	16	45	3.0	6.0
4	戴嘉程	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	1	3	1.0	1.0
5	杨文军	华中科技大学数字制造装备与技术国家重点实验室	4	10	2.0	3.0