学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

基于机器视觉的黑片缺陷检测图像边缘提取算法研究

作　者: 罗敏
导　师: 王琰
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 边缘提取亚像素数学形态学 Zemike矩黑片
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 86次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

随着现代化工业的高速发展,先进制造技术的突飞猛进,产品加工精度不断的提高,以图像处理技术为基础的机器视觉检测技术以其非接触、全视场、高精度的特点而倍受重视。本文主要研究边缘提取技术在基于机器视觉的黑片缺陷检测中的应用,论文围绕图像边缘提取技术做了如下工作:第一,论述了机器视觉技术在黑片缺陷检测中的可行性、必要性和其理论与实践的价值。说明了边缘提取技术在基于机器视觉的黑片缺陷检测系统中的必要性,详细阐述了边缘提取技术在国内外研究动态。并介绍了边缘的定义及分类,以及边缘提取分类。第二,介绍了经典的边缘提取算法,并将各种算法应用于黑片图像边缘提取中,给出了算法的优点和不足。第三,研究了基于数学形态学的边缘提取方法,详细地阐述了数学形态学的基本理论,将各种数学形态学运算从二值形态学推广到灰度形态学。利用一种多尺度数学形态学边缘提取算法来提取边缘,并进行了相关的实验,给出了实验结果和分析。第四,介绍了常用的亚像素边缘提取算法,如曲线拟合法、插值法、矩法。研究了基于zernike矩的算子具有正交性、对噪声图像不敏感等优点,但算法运算时间较长,不能满足黑片在线检测的实时性要求。本文将图像分割和改进后的zernike矩结合来进行亚像素边缘检测。实验表明保持精度的同时减少了算法运行时间。

全文目录

摘要  6-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-17
  1.1 课题背景及研究的意义  11-13
  1.2 边缘提取的发展与现状  13-15
  1.3 研究内容及路线  15-16
    1.3.1 研究内容  15
    1.3.2 研究路线  15-16
  1.4 论文的结构  16-17
第2章边缘提取基础理论及方法  17-21
  2.1 边缘的定义及分类  17-20
    2.1.1 边缘的定义  17-18
    2.1.2 边缘的分类  18-20
  2.2 边缘提取方法分类  20-21
第3章经典边缘提取算法  21-33
  3.1 微分算子  21-25
    3.1.1 一阶微分算子  21-23
    3.1.2 二阶微分算子  23-25
  3.2 Log 算子  25-26
  3.3 Canny 算子  26-28
  3.4 经典算法性能分析  28-33
第4章基于数学形态学的边缘提取算法研究  33-49
  4.1 二值形态学  33-38
    4.1.1 结构元素  33-34
    4.1.2 二值形态学膨胀和腐蚀  34-36
    4.1.3 二值形态学开运算和闭运算  36-38
  4.2 击中击不中变换（HTM）  38
  4.3 灰度形态学  38-40
    4.3.1 灰度形态学膨胀和腐蚀  38-39
    4.3.2 灰度形态学开运算和闭运算  39
    4.3.3 灰度形态学基本运算的性质  39-40
  4.4 数学形态学边缘提取算子  40-42
  4.5 改进的多尺度数学形态学边缘提取算法  42-49
    4.5.1 结构元素的选取  42-44
    4.5.2 改进的多尺度数学形态学边缘提取算法的步骤  44-45
    4.5.3 实验结果及分析  45-49
第5章基于亚像素的边缘定位算法研究  49-67
  5.1 概述  49
  5.2 常见亚像素边缘定位算法  49-58
    5.2.1 曲线拟合法  49-52
    5.2.2 插值法  52-54
    5.2.3 矩法  54-58
  5.3 本文的亚像素边缘定位算法  58-67
    5.3.1 Zernike 矩的改进  59
    5.3.2 计算 Zernike 矩的7×7 模板系数  59-60
    5.3.3 本文算法具体步骤  60-61
    5.3.4 实验结果及分析  61-67
结论  67-69
参考文献  69-73
在攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  73-74
致谢  74-75
摘要  75-80
ABSTRACT  80-87

基于机器视觉的黑片缺陷检测图像边缘提取算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文