典型文献
基于机器视觉的金属工件尺寸测量
文献摘要：
针对多孔金属工件人工测量步骤繁杂、精度低问题,提出了基于机器视觉的金属工件尺寸精密测量方法.首先对目标进行灰度化、增强、滤波等预处理,再提取区域轮廓,针对轮廓定位分割问题,提出了基于Ramer算法逼近的两步轮廓分割方法,并引用全局轮廓分割参数S对轮廓进行分类.为提高直线和圆的边缘点定位准确性,提出了基于卡尺工具的边缘点检测方法,最后采用基于Tukey拟合算法对直线和圆形进行测量,计算得到亚像素精度尺寸.实验证明该方法可以提高测量精度且效率高.
文献关键词：
机器视觉;卡尺工具;Ramer算法;Tukey算法;尺寸测量
中图分类号：
作者姓名：
李执;闫坤;傅琪;刘威
作者机构：
桂林电子科技大学信息与通信学院,广西桂林 541004
文献出处：
引用格式：
[1]李执;闫坤;傅琪;刘威-.基于机器视觉的金属工件尺寸测量)[J].仪表技术与传感器,2022(03):92-97
A类：
B类：
机器视觉,金属工件,工件尺寸,尺寸测量,多孔金属,人工测量,繁杂,精密测量,灰度化,Ramer,逼近,两步,分割方法,直线和圆,边缘点,点定,定位准确性,卡尺工具,点检,Tukey,拟合算法,亚像素精度,测量精度
AB值：
0.390599
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