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手机锂电池保护板在生产过程中需要利用视觉检测镍片角度偏差、折叠等各类缺陷,但由于镍片尺寸小且这些缺陷在灯光下会产生不同程度的反光,导致获得的镍片图像边缘不清晰。为此,本研究提出了一种基于Canny算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法。首先对原始图像分割出感兴趣区域并进行灰度处理,再利用Canny算子提取其像素级边缘,最后用双线性插值法提取其亚像素级边缘。为验证该算法的有效性,将其与工程中常用的Sobel 边缘提取算法进行实验对比,计算边缘内部包含面积的像素数量、等级及边缘提取的时间,判断两类算法在精度和效率上的优劣。实验结果表明,基于Canny 算子和双线性插值的高亮镍片边缘提取算法能精准提取镍片的亚像素边缘,提取的像素精度达到了0.1 pixel,平均边缘提取时间为0.835 s,比Sobel 节省了20.57%的时间,能够满足工业生产的精度需求与效率要求。 相似文献
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为提高双凸透镜在实时缺陷检测时阈值分割的速度和精度,提出了改进粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化Otsu双阈值分割(Otsu’s thresholding method)。通过改进粒子群算法的权重函数并引入约束因子增强粒子前期全局搜索能力,提升了后期局部收敛速度;在判断是否陷入局部最优时加入扰动,防止粒子后期陷入局部最优;用粒子当前位置替换全局位置时,为减少粒子资源浪费,通过重新分配位置和速度激活粒子搜索能力,提升了整体粒子群的全局搜索能力。实验证明,采用改进的PSO算法对图像进行双阈值分割,比Otsu双阈值分割节省约52.7%的时间,比PSO+Otsu算法节省约32.3%的时间,而且其阈值分割的精度也得到了提升。 相似文献
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