基于聚类分析的管路图像亚像素边缘提取算法
来源：计算机集成制造系统杂志2018年第9期北京时间：
作者：王骁,刘检华,刘少丽,金鹏,吴天一
单位：北京理工大学机械与车辆学院数字化制造研究所
摘要：为了保证管路的加工精度,实现无应力装配,在管路加工后需要测量其三维尺寸。基于机器视觉的管路测量方法由于具有速度快、精度高的特点,越来越广泛地应用在管路三维测量领域。针对该技术中传统边缘提取方法难以准确获得管路边缘的问题,提出一种在复杂光照环境下,快速准确提取管路亚像素精度边缘的方法。首先利用频域滤波滤除噪声,聚类分析细致分割管路区域;然后应用图像形态学提取边缘初值区域,根据局部区域灰度变化求解边缘变化模型;最终实现了管路图像亚像素精度边缘提取,消除了噪声对边缘提取的影响。实验证明,利用本文提取的亚像素边缘,准确可靠,且精度达到0.04个像素尺寸,能够在管路三维重建中提供精确的管路边缘信息。
关键词：机器视觉,图像处理,亚像素边缘,聚类分析
基金资助：国家自然科学基金资助项目(51305031);国防基础科研资助项目(JCKY2017204B502)。
