mba論文面向逆向工程的工業(yè)ct圖像矢量化系統(tǒng)改進(jìn)pdf

1、 面向逆向工程的工業(yè) CT 圖像矢量化系統(tǒng)改進(jìn) 重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文 （專業(yè)學(xué)位） 學(xué)生姓名：汪 威 指導(dǎo)教師：段黎明 教 授 兼職導(dǎo)師：劉 榮 高 工 學(xué)位類別：工程碩士（機(jī)械工程領(lǐng)域） 重慶大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院 二 O 一三年五月重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文 中文摘要 I 摘 要 工業(yè)計(jì)算機(jī)層析技術(shù)(簡(jiǎn)稱“工業(yè) CT” ，Ind

2、ustrial Computerized Tomography)是逆向工程（Reverse Engineering）領(lǐng)域中一項(xiàng)獲取產(chǎn)品數(shù)據(jù)重要的手段。但是，工業(yè) CT 技術(shù)掃描得到的是二維灰度切片圖像， 必須進(jìn)行二維矢量化， 才能應(yīng)用于逆向工程之中。 目前已開(kāi)發(fā)的工業(yè) CT 矢量化系統(tǒng)存在處理效率不高、 系統(tǒng)穩(wěn)定性差和矢量化精度低等問(wèn)題，影響后續(xù)重建工作，本文對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行了改進(jìn)研究： 研究了圖像預(yù)處理方法：圖像增強(qiáng)方法、閾值分割算法和邊

3、緣檢測(cè)方法。通過(guò)對(duì)比中值濾波和直方圖均衡化兩種圖像增強(qiáng)方法，選擇了中值濾波技術(shù)作為圖像增強(qiáng)方法； 根據(jù)工業(yè) CT 圖像的不同特征點(diǎn)， 選取了迭代法閾值分割和自適應(yīng)閾值分割兩種算法作為圖像閾值分割的方法；通過(guò)對(duì)比經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法，選取了改進(jìn)的 Canny 算子作為系統(tǒng)的邊緣檢測(cè)方法。 對(duì)特征點(diǎn)檢測(cè)方法進(jìn)行了研究， 提出了一種滿足工業(yè) CT 圖像特征點(diǎn)檢測(cè)要求的檢測(cè)方法。首先，通過(guò)基于鄰域值的輪廓點(diǎn)分類算法對(duì)所有輪廓點(diǎn)進(jìn)行一次篩選獲得候選

4、特征點(diǎn)；其次，通過(guò)基于曲率的算法定位特征點(diǎn)的位置，減少冗余特征點(diǎn)數(shù)量，獲得最終的特征點(diǎn)。 對(duì)圓檢測(cè)方法進(jìn)行了研究，提出了改進(jìn)的點(diǎn) Hough 變換圓檢測(cè)算法。首先通過(guò)一次篩選和二次篩選獲得候選邊緣點(diǎn)組；其次，采用自適應(yīng)的步長(zhǎng)變換值和累加器判斷閾值進(jìn)行圓的檢測(cè)，獲得最終的檢測(cè)結(jié)果。該算法避免了圓檢測(cè)過(guò)程可能出現(xiàn)的誤檢測(cè)和漏檢測(cè)問(wèn)題，同時(shí)提高了圓的識(shí)別和擬合精度。 最后，通過(guò)與改進(jìn)前的系統(tǒng)的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證了改進(jìn)工作的有效性。 關(guān)鍵詞：