计算机集成制造系统
計算機集成製造繫統
계산궤집성제조계통
Computer Integrated Manufacturing Systems
2015年
6期
1442-1448
,共7页
龚立雄%黄敏%刘永%宋李俊
龔立雄%黃敏%劉永%宋李俊
공립웅%황민%류영%송리준
蚁群算法%Zernike矩%亚像素%图像边缘%轴承
蟻群算法%Zernike矩%亞像素%圖像邊緣%軸承
의군산법%Zernike구%아상소%도상변연%축승
ant colony algorithm%Zernike moment%sub-pixel%image edge%bearing
针对传统蚁群算法计算耗时、易受噪声影响等缺点,提出一种改进蚁群算法与Zernike矩细分的图像亚像素边缘测量方法.该算法采用二维灰度直方图求解聚类中心、拉普拉斯算子聚类、划分图像边缘点、目标点和噪声点等,利用全局自适应信息素更新方式提取图像边缘,进而通过Zemike矩快速算法细分图像亚像素级别边缘,提高了边缘分割精度.以SKF 32308 J2/Q轴承为研究对象,采用该方法检测了轴承图像的内、外圈边缘,并通过最小二乘拟合,采用标准件进行轴承的坐标标定,测量了轴承内、外径等几何参数,将该测量方法与改进Hough变换的测量结果相比较,证明了该算法具有较高的测量精度.
針對傳統蟻群算法計算耗時、易受譟聲影響等缺點,提齣一種改進蟻群算法與Zernike矩細分的圖像亞像素邊緣測量方法.該算法採用二維灰度直方圖求解聚類中心、拉普拉斯算子聚類、劃分圖像邊緣點、目標點和譟聲點等,利用全跼自適應信息素更新方式提取圖像邊緣,進而通過Zemike矩快速算法細分圖像亞像素級彆邊緣,提高瞭邊緣分割精度.以SKF 32308 J2/Q軸承為研究對象,採用該方法檢測瞭軸承圖像的內、外圈邊緣,併通過最小二乘擬閤,採用標準件進行軸承的坐標標定,測量瞭軸承內、外徑等幾何參數,將該測量方法與改進Hough變換的測量結果相比較,證明瞭該算法具有較高的測量精度.
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