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文檔簡介
1、隨著當(dāng)今制造業(yè)加工工藝的不斷提高,其對工業(yè)自動化檢測要求也越來越高。視覺坐標(biāo)測量是工業(yè)自動化檢測的重要組成部分,已經(jīng)在工業(yè)自動化測量檢測領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。由于微納米制造工藝的發(fā)展,微納米級視覺坐標(biāo)測量便成為了視覺坐標(biāo)測量發(fā)展的新方向,同時也成為近年來研究的熱點和難點之一。本文以顯微鏡光學(xué)放大原理為基礎(chǔ),采用了一種由顯微鏡、圖像采集系統(tǒng)及計算機(jī)相結(jié)合的微納米視覺坐標(biāo)測量系統(tǒng)。而后著重從系統(tǒng)的硬件影響因素分析、圖像邊緣檢測和圖像配準(zhǔn)三大
2、關(guān)鍵方面進(jìn)行了討論和研究,具體如下:
根據(jù)本系統(tǒng)測量原理及系統(tǒng)模型,分析得出獲取圖像質(zhì)量、圖像邊緣檢測算法及圖像配準(zhǔn)的準(zhǔn)確與否直接影響著系統(tǒng)的測量精度。首先,根據(jù)系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)特點,詳細(xì)分析了影響硬件圖像采集系統(tǒng)的各項影響因素,對物鏡、光照方式、攝像機(jī)等的選取給出了指導(dǎo)性的建議。接著,針對拍取的顯微視圖具有邊緣模糊化特征,在硬件環(huán)境無法改善的條件下,結(jié)合了模糊論知識,分別選取余弦函數(shù)和高斯函數(shù)為隸屬度函數(shù)來近似成像模糊,將
3、圖像轉(zhuǎn)換到模糊空間進(jìn)行圖像增強(qiáng),而后逆變換回圖像空間來完成邊緣檢測,進(jìn)行邊緣檢測效果對比。此后,提出了一種視覺坐標(biāo)測量的評價方法,針對顯微鏡視場小這一不足,以及獲取微觀圖像具有較精細(xì)的紋理特征這一特征,使用了一種基于點映射互相關(guān)圖像配準(zhǔn)算法,并利用標(biāo)尺對系統(tǒng)進(jìn)行了嚴(yán)格的標(biāo)定,最后使用標(biāo)尺對不同放大倍數(shù)下的配準(zhǔn)圖的精度進(jìn)行了計算與分析。
通過實驗論證,對比其他經(jīng)典邊緣檢測算子,文中使用的基于模糊論的圖像邊緣檢測算法可以更好地
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