圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)在引水壓力鋼管裂紋檢測(cè)中的應(yīng)用研究.pdf

1、邊緣是圖像的最基本特征，包含了圖像大部分信息，而邊緣檢測(cè)是圖像分析和理解的關(guān)鍵步驟，是目標(biāo)識(shí)別與參數(shù)量化的重要基礎(chǔ)。本論文結(jié)合具體的項(xiàng)目“大型引水壓力鋼管安全檢測(cè)機(jī)器人”，研究了圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)以及在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用。主要內(nèi)容有：
　　 1.論述了噪聲的基礎(chǔ)理論，分析對(duì)比了圖像預(yù)處理算法。概述了邊緣的定義及分類(lèi)，介紹了經(jīng)典的和新的邊緣檢測(cè)算法。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法是根據(jù)圖像灰度的一階導(dǎo)數(shù)在邊緣處存在極值，二階導(dǎo)數(shù)在邊緣處零交叉特性

2、來(lái)檢測(cè)邊緣，并以具體圖片為實(shí)例，將經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，分析對(duì)比了各算法的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 2.針對(duì)經(jīng)典的Sobel邊緣檢測(cè)算子存在邊緣定位精度不高和對(duì)噪聲敏感等缺點(diǎn)，提出了一種改進(jìn)算法。首先增加6個(gè)方向模板，提高定位精度；
　　 其次，對(duì)于使用8 方向模板檢測(cè)的圖像運(yùn)用迭代閾值分割算法進(jìn)行二值化處理，去除偽邊緣；最后，利用形態(tài)學(xué)膨脹算法連接鋼管裂紋。
　　 3.分析了鋼管缺陷視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的總體方案，并