机器视觉测量：误差点剔除方法研究

"本文主要探讨了在数字图像数据处理过程中如何有效地剔除误差点，以提高机器视觉测量的精度和效率。作者谢钱涛和廖强提出了基于权重比的误差点剔除方法，并通过最小二乘直线拟合和圆弧拟合算法的实验分析验证了该方法的有效性。该方法特别适用于存在大量数据处理和误差点去除问题的图像分析场景，尤其对于几何尺寸检测和精密测量应用具有重要意义。" 在机器视觉技术日益普及的背景下，图像处理成为了一个关键的步骤，它直接影响到测量结果的准确性。特别是在几何量尺寸检测和产品外形检测等领域，图像数据处理的质量至关重要。由于实际测量中可能存在工件表面缺陷、环境干扰等因素，导致图像边缘数据包含误差点，这些误差点如果不加以剔除，将显著降低测量的精度和效率。 本文提出的剔除极大误差点的方法基于权重比，其核心思想是将极大误差点视为正常边缘点，让它们参与曲线拟合过程。通过设定一个阈值，可以计算每个点对拟合曲线的贡献率。贡献率较低的点，即极大误差点，会被识别并剔除。这种方法的优势在于，由于误差点数量相对较少，它们对拟合曲线的影响较小，通过权重比可以有效地找出并剔除这些点。 实验部分，作者对比了最小二乘直线拟合和圆弧拟合两种算法在剔除误差点前后的效果，证明了所提方法在提高测量精度和效率上的有效性。通过这种方法，可以减少由误差点引起的测量误差，提升视觉测量系统的整体性能。 关键词的设置，如“图像处理”、“图像分析”、“轮廓描述”和“精密检测”，揭示了本文的研究重点在于解决图像数据处理中的具体问题，特别是如何优化边缘描述，提高精密检测的可靠性。 这篇论文深入研究了数字图像数据处理中的误差点剔除策略，提供了一种实用且有效的方法，对于改善机器视觉测量系统的表现具有重要价值。通过对误差点的智能识别和剔除，该方法能够提高测量精度，加快处理速度，适应各种复杂的测量环境，对于推动机器视觉技术在工业和其他领域的广泛应用有着积极的促进作用。