[发明专利]一种图像边缘识别方法及小模数齿轮模数检测方法

说明书

本发明中公开了一种基于改进canny算子与形态学的图像边缘识别方法及基于该方法的小模数齿轮模数检测方法，利用改进canny算子从多方向对图像进行边缘提取，限制了伪边缘的出现，保证了边缘提取效果；同时，利用形态学方法对得到的图像边缘进行膨胀，获得更加清晰的边缘图像，提高了图像边缘的识别精度；基于图像边缘识别方法对齿轮的边缘进行精确的识别，得到精确的齿轮参数，并通过对齿轮渐开线进行拟合，对图像获取和模数计算建模中产生的误差进行补偿，进一步提高了齿轮模数的检测精度；相比于现有基于机器视觉检测的齿轮模数检测方法，精度更高，检测所需时间短，检测效率高。

技术领域

本发明涉及图像识别与处理领域，特别涉及一种图像边缘识别方法及基于该方法的小模数齿轮模数检测方法。

背景技术

在高精度仪器仪表中，用于传动的大多都是传动平稳的小模数齿轮。小模数齿轮的精度直接影响到仪器的工作性能和使用寿命，而一个小模数齿轮的合格与否，只能由检测来确定。由于小模数齿轮的特殊性，给小模数齿轮的精确测量带来了诸多困难，如：1)齿轮的刚度低，易变形；2)齿间小，调整和对正困难；3)对测量系统及测量仪的自动化程度要求高；4)由于使用条件及场合的不同，小模数齿轮模数种类繁多，致使测量时装夹与定位困难；5)测量部件受齿轮尺寸的限制，测量困难。

小模数齿轮检测可以减少齿轮加工误差带来的使用问题，因此，改进小模数齿轮测量方法至关重要。目前常用齿轮检测方法主要分为接触式和非接触式两种方法。接触式测量方法主要依靠齿轮单啮仪和双啮仪进行测量；但是当模数小于一定程度时，其测量已经不再适用。同时，由于小模数齿轮模数种类繁多，接触式测量方法要借助探针对其进行探测，对于不同的模数需要不同类型的探针，而模数越小，其齿间越小，对探针要求越高；探针越小，其厚度小、强度低、敏感度低、易变形，无法保证测量精度。

非接触式测量方法则主要采用机器视觉处理方法，通过将齿轮转化为图像，后续利用图像处理方法进行模数，具有非接触、高效率、高可靠性、低成本等优点，从原理上弥补了接触式测量方法的不足，具有很好的发展前景。但目前常规采用的机器视觉检测小模数齿轮模数的方法中主要存在以下问题：1)小模数齿轮边缘难以准确提取；2)小模数齿轮参数的图像化计算与误差补偿等处理困难；同样难以满足小模数齿轮模数的检测精度要求。

发明内容

本发明的目的在于解决现有非接触式测量方法在图像识别、图像化计算等方面存在难以对图像边缘进行精确识别的技术问题，提供一种基于改进canny算子与形态学的图像边缘识别方法及基于该方法的小模数齿轮模数检测方法。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种图像边缘识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集并获取待处理图像，对获取的图像进行去噪处理；

S2、利用改进canny算子对S1中去噪处理后的图像进行边缘提取，所述改进canny算子通过计算图像各像素八个方向上的梯度，获得图像的边缘图像；

S3、利用形态学方法对S2中得到的边缘图像进行处理，滤除S2中边缘图像中的小面积噪声，将边缘图像进行连接，形成闭环，对边缘图像进行增强处理。

上述图像边缘识别方法中，所述步骤S1中利用全变分去噪模拟模型对S1中获取的图像进行去噪处理。

上述图像边缘识别方法中，所述步骤S1中，

采用的全变分去噪模拟模型为：

其中，E表示能量泛函，I为采集的图像，u为去噪处理后的图像，λ为正则化参数，λ取值范围为[0，1]；

为彩色全变分项，用来抑制噪声；

为正则项，用来保护边缘；