關(guān)鍵詞：zernike矩 邊緣檢測 特征圖像 邊緣評價 小模數(shù)齒輪 

摘要：利用機器視覺評定小模數(shù)齒輪精度時,在齒輪整體圖像中提取的邊緣特征信息不能直接描述圖像中的單獨目標,需要后續(xù)識別算法去適應(yīng)局部的多變特征.為此提出一種基于特征圖像的邊緣檢測效果評價方法來獲取豐富的局部圖像信息,用于評定小模數(shù)漸開線齒輪視覺測量系統(tǒng)中輪廓提取的精度.首先根據(jù)齒輪圖像中漸開線齒廓邊緣的函數(shù)特性建立特征圖像模型;然后使用基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測算法獲取小模數(shù)漸開線齒輪特征圖像的邊緣;最后結(jié)合構(gòu)建特征圖像的標準函數(shù),量化特征圖像的邊緣檢測結(jié)果與標準函數(shù)間的偏差,用以評價邊緣檢測的效果.實驗表明,運用小模數(shù)齒輪的特征圖像評價基于Zernike矩的亞像素邊緣檢測算法,漸開線齒廓的檢測精度優(yōu)于0.58pixel.

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