文献类型：期刊文章

作　　者：周泽恒[1] 叶树亮[1] 朱维斌[1]

机构地区：[1]中国计量大学计量测试工程学院,工业与商贸计量技术研究所,浙江杭州310018

出　　处：《中国计量大学学报》

基　　金：国家质检总局公益性行业科研专项(No.201210001-3)

年　　份：2017

卷　　号：28

期　　号：1

起止页码：29-34

语　　种：中文

收录情况：AJ、CSA、CSA-PROQEUST、IC、普通刊

摘　　要：利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel.

关 键 词：ZERNIKE矩 边缘检测 特征图像 边缘评价  小模数齿轮

分 类 号：TP391]