基于泰勒插值的工业级亚像素边缘检测提升产品质量

亚像素边缘检测是一种高级的图像处理技术，特别是在机器视觉领域中发挥着关键作用。随着工业自动化的发展，特别是对于半导体和消费电子行业，对产品质量和加工精度的要求不断提高，这就需要检测系统具备高精度和高速度。提高检测精度的传统方法包括硬件升级和软件优化，然而硬件替换成本高昂且效果不一定理想，因此软件算法的改进成为了一个重要的研究领域。 本文由通信与信息系统专业的硕士研究生吴军妮在导师李白萍的指导下进行研究，主要关注于如何通过机器视觉实现更精确的产品尺寸测量和ROI区域缺陷检测。软件设计巧妙地利用了RS485通信协议，接收PLC发送的检测信号，并将结果回馈给PLC以控制物料接收过程中的分类操作。泰勒多项式插值因其抗噪声特性、对图像对比度变化的不敏感性而被选中，作为基础插值方法。 作者将经典的双线性插值与基于泰勒多项式的亚像素插值结合起来，创建了一种改良的泰勒亚像素插值算法。这种算法在面对工业现场常见的噪声、光照变化（即光害）、以及产品表面清洁度不一等挑战时，展现出良好的鲁棒性。这意味着即使在复杂环境中，算法仍能保持较高的精度和稳定性，同时保持检测速度的相对高效。 特别地，研究聚焦于铜帽（带线）这种半导体电子行业常见的元器件，其加工质量和尺寸直接决定了电子产品的性能和能耗。铜帽的铆点直径和锥点尺寸测量是本文的重点应用，与传统的双线性插值方法相比，改良的泰勒亚像素插值算法显示出显著的精度提升。在苏州福弘电子工业有限公司的实际应用中，这种算法表现出色，能够有效检测出微小的质量问题，从而大大提高产品质量，满足了现代制造业对精密检测的需求。 关键词：机器视觉、铜帽（带线）检测、泰勒亚像素插值。这项应用研究不仅提升了检测技术的实用价值，也为同类领域的研究提供了新的视角和方法。万方数据对该研究进行了分类，强调了其在实际工业场景中的实践性和创新性。