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文檔簡介
1、工業(yè)CT圖像測量是以工業(yè)CT圖像為研究對象,通過對工業(yè)CT圖像的處理和圖像目標幾何尺寸測量來獲取物體內(nèi)部幾何尺寸的測量方法,目前已廣泛應(yīng)用于工業(yè)檢測和醫(yī)學診斷等領(lǐng)域。隨著實際應(yīng)用對測量精度要求的不斷提高,已有的測量方法很難滿足實際需要,因此高精度尺寸測量方法的研究具有重要的應(yīng)用價值。本文完成的主要研究內(nèi)容如下:
第一、改進Zernike矩檢測粗邊緣且邊緣模型理想化問題。提高ICT圖像的物體幾何尺寸測量的精度主要取決于ICT圖像
2、邊緣定位的精確度。傳統(tǒng)的像素級邊緣檢測方法精度不高,因此引入了亞像素邊緣檢測技術(shù),重點研究基于Zernike矩和CV模型亞像素邊緣檢測算法,并針對Zernike矩提取邊緣較粗和未考慮到邊緣過渡區(qū)的不足,采用邊緣距離非極小值抑制和邊緣強度函數(shù)分別解決邊緣較粗和邊緣過度理想化問題。
第二、從理論和實驗兩方面對比分析改進的Zernike矩和CV邊緣檢測方法的優(yōu)劣。分別從速度,測量精度,抗噪能力,邊緣連續(xù)性,被測物體圖像邊緣圖形的拓撲
3、結(jié)構(gòu)對檢測的影響以及多類目標邊緣檢測適應(yīng)性等方面對Zernike矩改進方法和CV模型方法進行理論分析與實驗比較,旨在得到更適合工業(yè)CT圖像特征的邊緣檢測算法。實驗結(jié)果表明:Zernike矩改進算法在測量時間,測量精度和提取多類物體邊緣上優(yōu)于CV模型方法,但在抗噪能力和邊緣連續(xù)性方面CV模型方法更優(yōu),兩種方法測量精度都可達0.01像素。在實際應(yīng)用中,Zernike更能滿足快速、高精度測量的需求,因此本文重點研究基于Zernike矩的尺寸測
4、量方法。
第三、Zernike矩檢測邊緣角點定位誤差修正。在檢測矩形,三角形等形狀物體的角點時,Zernike矩對角點定位存在理論誤差,因此本文利用?參數(shù)的差分值和直線擬合對角點附近亞像素坐標做了修正。
第四、針對Zernike矩檢測曲線形邊緣的不足,通過分析曲率與檢測半徑誤差之間的關(guān)系,得到圓形半徑的補償函數(shù),提高圓形工件的測量精度。由于Zernike矩方法是基于直線邊緣的,當檢測目標為圓時,算法將每個模板內(nèi)的圓弧
5、邊緣作為直線處理,存在檢測誤差,因此本文通過曲率與測量誤差的關(guān)系提出了針對圓形工件工業(yè)CT圖片的誤差補償方法。圓測量的方法是首先采用Zernike矩方法進行亞像素邊緣檢測,再進行邊緣細化處理,然后通過最小二乘擬合之后得到圓半徑,最后計算誤差補償因子,得到修正后的圓半徑。
第五、得到Zernike矩方法可測量最小寬度和最小壁厚。長度測量的方法是首先采用Zernike矩進行亞像素邊緣檢測,再人工選取感興趣區(qū)域,并通過最小二乘法擬合
6、得到兩邊的直線方程,最后通過平行線間距離確定長度。本文通過模擬圖像和實際ICT圖像確定Zernike矩可測的最小寬度值。測量壁厚時,首先采用Zernike矩的邊緣提取算法來提取工業(yè)CT圖像的邊緣,再人工選取感興趣區(qū)域,然后對感興趣區(qū)域內(nèi)的邊緣點采用8方向鏈碼法邊緣跟蹤,并通過插值方法將邊緣點加密,最后通過最小距離搜索得到壁厚測量值。本文通過CT仿真圖像確定Zernike矩可測的最小壁厚值。
本文對Zernike矩和CV模型亞像
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