提高工业工件检测精度：Halcon辅助的亚像素边缘与形状选择功能

本文主要探讨了一种基于Halcon的普通工件目标检测方法，针对工业生产中提升工件尺寸检测精度的需求。该方法结合了兰赛尔算子（Lanczos Operator）的亚像素边缘检测技术和基于亚像素的形状选择函数，以提高检测的准确性和稳定性。首先，对目标系统进行标定和区域提取，这一步对于后续的检测过程至关重要，它确保了输入数据的精确性和定位。 在检测阶段，利用兰赛尔算子识别出工件的边缘，这种算子在处理噪声和光照不均匀环境下具有较好的抗干扰能力，能够提供更精确的边缘位置信息。然后，通过亚像素边缘检测技术进一步细化这些边缘，减少由于像素分辨率限制导致的尺寸测量误差。 接下来，利用Tukely算法对目标轮廓进行鲁棒性拟合，这是一种用于图像特征匹配和描述的算法，它能够有效地处理轮廓的变形和噪声，确保拟合结果的稳定。在特征计算环节，对目标轮廓进行深入分析，获取更为精确的轮廓特征，从而得到目标的亚像素尺寸。 实验结果显示，这种方法在光照不均匀等复杂环境中表现出显著优势，相比于基于Blob分析的传统检测方法，它在边缘精确度、检测准确性和执行速度上都有所提高。这种改进对于工业生产中的自动化检测系统来说，意味着更高的生产效率和产品质量。 本文提出的方法不仅创新了工件目标检测的技术路线，而且在实际应用中展现了良好的性能，对于推动工业自动化和机器视觉技术的发展具有重要意义。此外，该研究还得到了江苏省高校优秀中青年教师境外研修基金项目的资金支持，体现出其在学术研究和产业界的实际价值。