典型文献
基于机器视觉的低对比度物体尺寸测量研究
文献摘要：
工业零件的产品检测是保证零件质量合格最重要的环节.传统的接触式检测方法难以满足工业现场高效、高精度等需求,基于机器视觉的图像测量系统已广泛应用于检测产品的几何参数.非透明物体形成的高对比度图像的测量已经进行了大量的工作,针对透明物体形成的低对比度图像的研究相对较少.以直角棱镜为对象,开发了一种用于测量低对比度产品尺寸的图像测量系统.对不同光照强度下采集到的图像进行平均,得到平滑的图像;采用限制对比度的直方图均衡化算法增强图像的对比度和使用Zernike矩边缘检测算法确定精确的亚像素边缘.通过多个对比实验验证了改进算法的合理性和优越性.棱镜厚度的平均误差小于0.003mm,标准偏差小于0.0015mm.提出的方案为相对透明物体的高精度测量领域提供了一种可行性方案.
文献关键词：
机器视觉;图像处理;亚像素;尺寸测量;低对比度
中图分类号：
作者姓名：
王晓杰;莫绪涛;陶新宇;李轩;杨舟;黄仙山
作者机构：
安徽工业大学数理科学与工程学院,安徽马鞍山243032
文献出处：
引用格式：
[1]王晓杰;莫绪涛;陶新宇;李轩;杨舟;黄仙山-.基于机器视觉的低对比度物体尺寸测量研究)[J].光学技术,2022(01):27-33
A类：
003mm,0015mm
B类：
机器视觉,低对比度,体尺,尺寸测量,工业零件,产品检测,零件质量,接触式,工业现场,图像测量,测量系统,测产,几何参数,高对比度,直角棱镜,光照强度,直方图均衡化算法,增强图像,Zernike,边缘检测算法,亚像素边缘,改进算法,平均误差,标准偏差,高精度测量,可行性方案
AB值：
0.345884
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