基于亞像素的圖像檢測(cè)方法與關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著精密制造業(yè)的蓬勃發(fā)展，對(duì)圖像檢測(cè)的需求日益增大，而且攝像頭分辨率不斷提高、圖像處理算法日漸成熟，這些都促使了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)廣泛地應(yīng)用于生產(chǎn)線的日常檢測(cè)當(dāng)中。針對(duì)這一實(shí)際需求和仍存在的一些問題，本文致力于研究并實(shí)現(xiàn)基于亞像素技術(shù)的圖像檢測(cè)系統(tǒng)。
　　 為了快速剔除某些含有明顯異常的產(chǎn)品，本文將廣泛應(yīng)用于圖像檢索領(lǐng)域的不變矩引入到圖像檢測(cè)領(lǐng)域，在研究極半徑不變矩的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了新的極半徑矩，并提出了組合矩的辦法。即組合Chen不

2、變矩的前四個(gè)低階矩和新的極半徑矩的前三個(gè)低階矩，利用組合后的組合矩來快速排除明顯異常的產(chǎn)品，從而減少檢測(cè)單位產(chǎn)品的平均時(shí)間開銷，提高檢測(cè)系統(tǒng)的效率。
　　 針對(duì)目前市場(chǎng)上檢測(cè)系統(tǒng)的精度普遍不高，而高精度的算法往往因計(jì)算較慢而難以應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)線上的問題，本文提出了一種基于多二次徑向基插值函數(shù)的亞像素細(xì)分算法。該算法能實(shí)現(xiàn)亞像素級(jí)邊緣的精確定位并快速提升檢測(cè)系統(tǒng)精度。針對(duì)傳統(tǒng)亞像素插值方法沒有充分利用縱方向上的灰度分布和變化信息的

3、缺點(diǎn)，新方法構(gòu)造了多二次徑向基插值函數(shù)，把梯度看成橫軸坐標(biāo)的函數(shù)，對(duì)曲面上的亞像素做插值運(yùn)算。為了避免曲面插值的大運(yùn)算量，通過改進(jìn)插值方法，有效利用縱軸方向上的灰度分布變化信息計(jì)算插值函數(shù)，并投影到橫軸方向做曲線插值。這樣可以避免直接進(jìn)行曲面上的亞像素插值，從而大大減少運(yùn)算量，縮減時(shí)間開銷，以滿足工業(yè)生產(chǎn)線的實(shí)時(shí)在線檢測(cè)的時(shí)間性能要求。
　　 為了進(jìn)一步提高算法效率，針對(duì)具體算法包含大量相似的運(yùn)算和比較操作，應(yīng)用堆結(jié)構(gòu)替換傳統(tǒng)的