计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (5): 1458-1462.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.05.1458
收稿日期:
2013-10-22
修回日期:
2014-01-03
出版日期:
2014-05-01
发布日期:
2014-05-30
通讯作者:
王仲
作者简介:
基金资助:
天津市自然科学基金重点资助项目
ZHEN Rongjie,WANG Zhong,LIU Wenjing,GOU Jiansong
Received:
2013-10-22
Revised:
2014-01-03
Online:
2014-05-01
Published:
2014-05-30
Contact:
WANG Zhong
摘要:
微型零件视觉检测中,视场内灰尘、发屑等异物的存在会改变所提取的目标轮廓。为避免异物对测量带来的影响,提出了一种基于先验知识思想的异物伪信息剔除方法。首先对带有异物的零件图像进行角点检测;接着统计得出标准零件的角点分布特征作为先验知识;最后由标准零件角点特征得出异物伪信息判定条件,据此剔除异物伪信息。通过在实际工程项目中的成功应用,以三幅典型带异物微型零件图像的处理过程为例,证明了算法在保证测量精度的同时有效剔除了图像中的异物伪信息。
中图分类号:
郑镕浩 王仲 刘文静 苟建松. 基于先验知识的微型零件检测中异物伪信息的剔除[J]. 计算机应用, 2014, 34(5): 1458-1462.
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