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基于轮廓角点检测的螺纹关键参数视觉测量方法
文献摘要：
为解决现有螺纹关键参数视觉测量方法中易存在螺纹角点误检和漏检导致测量精度降低的问题,本文提出一种基于轮廓角点检测的视觉测量方法.首先,使用双边滤波和迭代阈值法改进Canny算子,提高边缘检测的精度;其次,使用双阈值DP算法和Hough变换对轮廓进行分段拟合,在保护边缘的前提下平滑轮廓,并在此基础上使用CTAR算法提取螺纹牙顶、牙底的角点;最后,根据角点的位置信息实现螺纹大径、小径的测量.实验结果表明,相对于现有使用Canny算子和Harris角点检测的视觉测量方法,该方法能准确可靠地检测螺纹的边缘和角点,实现螺纹参数的高精度测量,螺纹大径、小径的平均测量精度分别达到0.0033 mm和0.0026 mm.
文献关键词：
螺纹测量;机器视觉;Canny算子;分段拟合;CTAR算法;角点检测
中图分类号：
作者姓名：
江涛;李媛;贺晨龙
作者机构：
陕西科技大学电气与控制工程学院 西安 710021
文献出处：
引用格式：
[1]江涛;李媛;贺晨龙-.基于轮廓角点检测的螺纹关键参数视觉测量方法)[J].电子测量与仪器学报,2022(07):54-61
A类：
B类：
角点检测,视觉测量,中易,漏检,测量精度,双边滤波,迭代阈值,阈值法,Canny,边缘检测,双阈值,DP,Hough,分段拟合,滑轮,CTAR,位置信息,小径,Harris,螺纹参数,高精度测量,螺纹测量,机器视觉
AB值：
0.323126
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