机器视觉下薄片零件亚像素边缘检测算法：高精度与微米级定位

图像亚像素边缘检测在现代机器视觉系统中扮演着关键角色，特别是在薄片零件尺寸在线高精度检测领域。针对这一挑战，本文提出了一种创新的精确亚像素边缘检测方法。首先，作者采用简单阈值法对输入的待检零件图像进行二值化处理，以便清晰地区分背景和目标物体。这种方法有助于简化后续处理步骤，并提高边缘检测的准确性。 接着，为了消除图像中的噪声，作者引入了团块面积阈值法。通过设定合适的阈值，可以有效地过滤掉那些由于光照变化、纹理不一致等引起的非目标区域，从而确保边缘检测结果的可靠性。 进一步，利用二值数学形态学技术，进行像素级边缘检测。这种方法可以识别出单像素宽度的连通区域，形成一个精细的轮廓，这有助于提升检测精度，尤其是在薄片零件上，细微的边缘信息至关重要。 文章的核心部分，即亚像素边缘检测，采用了基于三次样条插值的9x9像素矩形透镜法。这种技术能够通过对像素邻近数据的细致分析，实现边缘位置的微米级精确定位。通过三次样条插值，算法能够在保持边缘连续性的前提下，捕捉到边缘位置的细微变化，提高了整体检测系统的分辨率和准确性。 实验结果显示，这种精确亚像素边缘检测方法具有显著的优点：计算速度快，即使在复杂的图像环境中也能实现实时处理；抗噪声能力强，能有效抵抗各种环境干扰；检测精度高，能够确保尺寸测量的精确性；而且，其亚像素边缘定位能力使得检测结果达到微米级的精度，这对于薄片零件的精密加工和质量控制具有很高的实用价值。 本文的方法对于提升基于机器视觉的薄片零件尺寸在线检测系统的性能具有重要意义，是当前图像处理和工业自动化领域的重要研究进展。关键词包括薄片零件、尺寸检测、机器视觉、亚像素以及边缘检测，这些都直接指向了本文研究的核心内容和实际应用背景。