轴类零件尺寸检测：高精度边缘定位算法

"本文主要探讨了一种针对轴类零件尺寸检测的图像边缘高精度定位方法，旨在解决传统边缘检测算法存在的精度低、速度慢和抗噪能力差的问题。该方法结合了改进的自适应中值滤波、改进的Kirsch算子以及二次函数逼近高斯曲线拟合技术，实现了亚像素级别的边缘定位，从而提高尺寸检测的精度。通过在气门尺寸检测中的实际应用，验证了该算法的精确性和稳定性，满足了高精度视觉检测的需求。" 在计算机工程与应用领域，尤其是在现代加工制造业中，高精度、实时的在线检测技术变得至关重要。计算机视觉作为一种非接触式的自动检测手段，逐渐被广泛应用，它提供了快速、高效且用户友好的检测解决方案。然而，传统的图像处理技术在边缘检测上存在局限，如多阶矩相算法的噪声抑制不足，小波变换算法的运算速度过慢等，这些都限制了尺寸测量的精度。 本文介绍的研究着重于改进现有的边缘检测算法。首先，通过改进的自适应中值滤波器，有效地去除图像噪声，增强了图像的质量，为后续的边缘检测奠定了基础。接着，采用改进的Kirsch算子，这是一种增强边缘响应的算子，能够在多个方向上检测边缘，从而更准确地识别图像的边界。最后，在图像边缘的灰度梯度方向上，运用二次函数逼近高斯曲线拟合方法，实现了亚像素级别的边缘定位，显著提升了定位精度。 实验部分，该方法应用于气门尺寸的计算机视觉检测，结果表明，所提出的算法在精度和稳定性上都表现出色，能够满足高精度视觉检测的要求。这为实际生产环境中的质量控制提供了强有力的技术支持，有望进一步推动自动化检测技术的发展。 这篇论文研究为轴类零件的尺寸检测提供了一种创新的、高精度的方法，对于提升制造业的质量控制水平具有重要意义。同时，这种技术的改进和优化对于其他领域的图像处理和边缘检测问题也具有一定的参考价值和借鉴意义。