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                  超聲波振動篩網經絲和緯絲夾角的自動檢測方法
                  2023-08-29閱讀量:394
                  超聲波振動篩網經絲和緯絲夾角的自動檢測方法

                  振動篩廠家提出了一種超聲波振動篩網經絲和緯絲夾角的自動檢測方法,首先用改進的Harris算法檢測角點,解決了Harris漏檢和誤檢的問題,與目前的改進的Harris算法相比,在保證檢測精度的前提下提高了檢測效率,為后續的邊緣擬合打下了基礎。然后用Canny算子預檢測篩孔邊緣,再結合Facet做亞像素邊緣檢測,提高了檢測精度。最后檢測出超聲波振動篩網經絲和緯絲的夾角,實驗證明本文所提出的方法能夠提高角度檢測的精度。

                  超聲波振動篩

                  1.角點預篩選

                  考慮到判斷角點分布及處理偽角點所花的時間,為了提高超聲波振動篩角點的檢測效率,本文先對圖像的像素進行預篩選,排除一些明顯不可能成為角點的像素點。傳統的Harris角點檢測算法是根據圖像中每一個點的像素梯度值的變化,來判定某點是否為角點。在一定范圍內梯度變化越大的點越可能成為角點,也就是說在角點周圍一定大小的鄰域內,像素的灰度值變化是很大的。那么反過來,在非角點像素的領域內,像素灰度值基本不變,甚至有可能相等。

                  2.正態法去除偽角點

                  根據預篩選后檢測出的“角點”,求出在Y軸和X軸上的角點分布,如圖3和圖4所示。將縱、橫角點分布按其聚集程度分成塊,那么每一塊實際上就是超聲波振動篩每一列或者每一行的角點分布,通過Kolmogorov-Smirnov方法驗證,能夠得出角點在縱、橫方向上的分布的確符合正態分布,與之前的假設相等。

                  對于一些分散分布在X軸或Y軸方向上的孤立點,或者點的個數累計不超過行數或列數1/3的點(這1/3是經過多次實驗所得),在分塊時直接將其刪除,因為這些必然是偽角點。然后求出每一行和列的正態分布,設置其置信區間,根據多次測試效果,取置信區間為9600,去掉所有偽角點。  

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