基于亚像素检测算法的视觉测量技术研究

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1、朵击本ｆ成失葦ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＯＦＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳＣＩＥＮＣ巨ＡＮＯＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＯＦＣＨＮＡＩ硕±学位论文ＭＡＳＴＥＲＴＨＥＳＩＳＩ禱Ｗｌｉｉｉ：ｌｔ：论文题圆巷于张像素檢测算法的视觉测靑技术研寃＇Ｖ＾ｉ学科专化光学Ｔ扣学＾２０１３２１０５０２１５作者姓名卡多指昂教师刘永教巧独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人

2、已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。曰期＾作者签名：：少／＾年少月作曰■龙為＿论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存。、汇编学位论文（

3、保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名；＿；年曰刖月月ｒ砰分类号密级注1UDC（题名和副题名）（作者姓名）指导教师（姓名、职称、单位名称）申请学位级别学科专业提交论文日期2016.04.18论文答辩日期2016.05.17学位授予单位和日期20166答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHONTECHNIQUESOFVISIONMEASUREMENTBASEDONSUB-PIXELDETECTIONALGORITHMSAMasterThesisSubmittedtoUniv

4、ersityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:OpticalEngineeringAuthor:DuoLiSupervisor:ProfessorYongLiuSchool:SchoolofOptoelectronicInformation摘要摘要随着社会生活水平的提高，各式各样产品的生产标准越来越高，视觉测量技术作为一种广泛应用于实际生产生活中的重要检测方法，具有非接触、高精度、速度快和柔性好等突出特点，其研究价值受到了国内外越来越多的重视。边缘检测作为视觉测量技术的重要环节，其主要

5、作用是精确检测和提取边缘位置信息，实现高精度测量。为满足实际视觉测量的高精度要求，检测精度小于一个像素的亚像素边缘检测方法成为视觉测量技术领域中最活跃的课题之一，本文对亚像素边缘检测及其相关视觉测量技术进行了深入研究。第一，研究了边缘检测中图像预处理的相关理论，包括图像噪声、滤波算法和传统的像素级边缘检测算子；总结了现有三种类型的亚像素边缘检测方法，选取了常用的Zernike矩法、多项式拟合法与双线性插值法进行MATLAB实验仿真，对比分析了各算法在检测精度、速度以及抗噪能力等方面的优缺点。第二，提出了三角函数边缘模型，利用三角函数在[-1

6、.5,1.5]区间内的图像来模拟亚像素边缘，克服了现有直线模型的不具一般性以及二次曲线模型无法保证边缘始终从左到右穿过窗口等缺陷；针对像素灰度值模型的边缘检测思想，完善了处理图像侧边的方法，详细讨论了水平单像素边缘情况的处理问题。实验仿真结果表明：基于完善后的理论，本文提出的三角函数模型在检测理想圆形边缘时，其检测精度可以达到0.03个像素，明显优于其他检测算法。第三，为保证改进算法在噪声图像中具有良好的检测效果，本文改进了非线性扩散滤波方程，将方程中高斯函数部分的标准差由常数改写为变量函数，即随着迭代次数的增加，高斯函数的标准差将逐渐减小

7、，这样既保证滤波效果，又减少边缘细节丢失。仿真实验表明，噪声图像经过改进P-M方程的平滑滤波后，其信噪比可提高6.6%左右，改善效果较好。第四，基于实验室条件，搭建了视觉测量系统，完成系统标定，并对边缘易于检测的剃须刀片进行了图像采集与边缘检测。实验结果表明，与原算法以及Zernike矩法相比，本文提出的三角函数型边缘算法能够实现对实际目标物体的高精度边缘检测。关键词：视觉测量，亚像素边缘检测，灰度值模型，非线性扩散滤波IABSTRACTABSTRACTWiththeenhancementofthelevelofsocialdevelopm

8、ent,strictstandardforallkindsofproductsisincreasinglyrequired.Andasanimportantmeasuringme