亚像素边缘检测在小模数齿轮参数检测中的应用

  作者:高世平 吴黎明 罗信 陈智翔 时间:2013-05-20来源:电子产品世界
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  让T在[0,L-1]范围内依次取值,使得最大的T值则为Otsu算法的最佳阈值。  

 

  实验结果及分析

  本文中以小模数塑料齿轮图像为原型,通过实验比较本文算法与传统Canny算子所做检测结果,且以专业检测仪器所测结果对比。

  由图(b)与图(c)、图(e)与图(d)可看出,亚像素边缘更清晰,定位精度也更高,优于传统的边缘检测算法。

  表1、表2为两种算法的数据对比,可见本文算法在精度上有明显的优势。  

 

  结论

  本文设计了一种亚像素级边缘算法,并与传统边缘检测算子,Canny算了作了实验结果比较,实验结果表明,该方法能精确定位图像边缘,优于传统方法的边缘检测方法,能更好的检测齿轮图像的特征,对齿轮检测有新的进步。

  参考文献:

  [1] 刘洲峰,王鹏飞.基于Canny算子的多尺度小波变换图像边缘检测方法[J].电气自动化,2009,31,(2):63-65
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  [3] 韦炜.常用图像边缘检测方法及Matlab研究[J].现代电子技术,2011,34,(4):92-94
  [4] 张丰收,王飞,崔凤奎,刘建亭.一种基于梯度的亚像素边缘检测算法[J].微电子学与计算机,2011,28,(3):102-106
  [5] 孙红艳,张海英.图像边缘检测算法的比较与分析[J].菏泽学院学报,2010,32,(2):49-52
  [6] 陈少平,张桂梅,王斯财.基于小波变换和Canny算子的齿轮边缘检测[J].失效分析与预防,2010,5,(4):199-203
  [7] 董静,王正勇.Zernike矩结合Sobel算子的边缘检测[J].信息与电子工程,2011,9,(2):202-205

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关键词: 小模数齿轮 Sobel算子 201306

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