粉末冶金零件圆心定位的Hough变换优化

本文主要探讨了在自动化生产线上粉末冶金零件检测过程中面临的圆心定位难题。针对这一问题，研究者张小洁和段峻在传统的Hough圆变换方法的基础上进行了创新改进。他们首先对零件图像进行预处理，包括滤波和边缘检测等步骤，这些预处理技术旨在提高图像质量和减少噪声干扰，以便更准确地提取零件特征。 Hough变换是一种广泛应用于计算机视觉领域的数学方法，尤其适用于检测图像中的直线或圆等几何形状。在这个改进的过程中，作者对Hough变换的算法进行了优化，使其能更快速且精确地识别出零件中的圆心位置。这种方法的关键在于通过一系列参数空间的投票机制，找到最符合圆的特征点，从而定位圆心。 粉末冶金零件因其复杂性和多样性，对圆心定位技术提出了更高的要求。通过改进的Hough变换，不仅可以显著降低图像处理的时间消耗，提升整体检测系统的效率，而且还能提高圆心定位的精度，这对于自动化生产线上的质量控制至关重要。 边缘检测是预处理阶段的一个重要环节，它帮助识别出零件轮廓，为后续的圆心定位提供关键参考。通过精确检测边缘，可以减少可能因光照、角度等因素引起的定位误差，确保圆心位置的准确性。 这项研究通过结合图像预处理技术和优化的Hough变换，为粉末冶金零件的自动化生产线上提供了高效且精准的圆心定位解决方案。这对于提升整个生产过程的自动化水平，降低人工干预的需求，以及保证产品质量具有重要意义。这项成果对于图像处理、Hough变换在制造业中的实际应用具有较高的参考价值。