小尺寸零件圆参数亚像素定位算法研究

"基于图像的小尺寸零件圆参数亚像素定位算法 (2009年) - 吉林大学学报(工学版)" 这篇2009年的论文关注的是图像处理技术在工业中检测小尺寸圆形零件参数的应用。亚像素定位算法是解决由硬件限制导致的边缘定位误差的有效手段。论文提出了一种结合Zernike矩、二次多项式插值和最小二乘法拟合的圆参数亚像素定位方法。 Zernike矩是一种在图像处理中用于形状分析的工具，它能够建立圆形物体边缘点与边缘参数之间的映射关系。在该算法中，首先通过Zernike正交复数矩提取出图像边缘点。接着，为了提高定位精度，采用二次多项式插值在梯度方向上对边缘点进行细化定位。最后，利用最小二乘法对插值后的边缘点进行拟合，从而获得亚像素级别的圆参数。 论文通过小尺寸圆形惯性器件的图像边缘提取实验验证了该算法的效能和精度。实验结果显示，这种亚像素定位算法相比于传统的边缘检测算子具有更高的精度，可以满足对图像目标进行高精度实时在线测量的需求。该研究对于提高工业生产中精密零件检测的准确性具有重要意义，尤其是在对尺寸要求极其严格的领域，如航空航天、精密仪器等。 关键词涉及到计算机应用、Zernike矩、正交圆算子、亚像素边缘定位、惯性器件、二次多项式插值以及圆参数检测。论文被归类于工程技术领域，文献标识码为A，表明这是一项原创性的科研成果。 这篇论文贡献了一种新的图像处理技术，解决了小尺寸圆形零件测量中的精度问题，对于提升工业检测的精确度和效率有显著作用。