基于模糊聚类的工业薄片件图像亚像素检测.pdf

第10期 组合机床与 自动化加工技术 No.10 2014 年10 月 Modular Machine Tool Automatic Manufacturing Technique Oct. 2014 文章编号:1001-2265(2014)10-0066-03　 　 　 　 DOI:10.13462/ ki.mmtamt.2014.10.019 基于模糊聚类的工业薄片件图像亚像素检测∗ 1 2 3 1 1 陈永清 ,朱晓靖 ,王玉槐 ,郭建亮 ,陈廉清 (1.宁波工程学院 机械工程学院,浙江 宁波　 315016;2. 浙江中力机械有限公司,浙江 湖州　 313300;3.杭州师范大学钱江学院,杭州　 310012) 摘要:针对机器视觉检测工业薄片件边缘存在精度不高的问题,基于模糊数学理论,引入模糊聚类思 想,提出了一种图像亚像素综合定位算法。 用OTSU 法对源图像进行二值化处理;用5 ×5 矩形域最 大梯度模检测像素级轮廓边缘;用基于模糊聚类的亚像素边缘定位算法进行极片亚像素边缘定位, 实现了边缘的高精度定位。 实验结果表明,该方法算法简便,精度较高,易于编程实现,且兼具多种 检测算法的优势,尤其适合工业生产现场的机器视觉检测系统。 关键词:机器视觉;边缘检测;模糊聚类分析;亚像素 中图分类号:TH16;TG386　 　 　 文献标识码:A Subpixel Edge Detection of Image for Industrial Thin Sheet Parts Based on Fuzzy Clustering CHEN Yong-qing ,ZHU Xiao-jing ,WANG Yu-huai ,GUOJian-liang ,CHEN Lian-qing1 2 3 1 1 (1. School of Mechanical Engineering,Ningbo University of Technology,NingboZhejiang315016,China;2. EP EQUIPMENT CO. ,LTD,Huzhou Zhejiang313300,China) Abstract:A subpixelintegratedlocationalgorithmisproposedtoaddresstheissue ofinaccuracyinmachine vision detection of industry sheets by introducing the fuzzy clustering scheme based on fuzzy mathematics fundamental. Binarization of originalimageusingthe OTSUapproach wascarriedouttodetectapixel-level contour edge with the maximal gradient module over a5×5 rectangle area. High precision location of edge wasimplemented by adopting the subpixel edge location algorithm. The experimental results show that the proposedalgorithm is simple and easy torealize via programming andalsohasthe advantagesfrom multiple algorithms so that it apply to the machine vision detection system in the practical production. Key words:machine vision;edge detection;fuzzy clustering analysis;subpixel 0　 引言