[发明专利]一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法

权利要求书

1.一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1：人工给出初始ROI区域的位置，同时程序在被测工件上寻找特征点，程序会对初始ROI区域的相对特征点的位置形成记忆，在测量过程中，程序首先寻找特征点的位置，再通过特征点定位对应ROI区域的位置；

S2：根据矩形ROI区域每一行像素的投影灰度和计算公式计算每一行像素的投影灰度和；

S3：统计步骤S2得到的矩形ROI区域每一行像素的投影灰度和，选取其中投影灰度和的值最小的一行为黑色峰值行；

S4：在矩形ROI区域中建立坐标系，进而获取黑色峰值行坐标，黑色峰值行所在行的中心为第一中心，坐标系原点为第二中心，根据第一中心与第二中心的对应关系，分别计算出第一中心在水平方向和竖直方向与第二中心的距离差D_x和D_y；

S5：根据步骤S4得到的D_x和D_y，将第一中心坐标映射回步骤S1中的矩形ROI区域图像中；

S6：根据步骤S5得到的第一中心坐标映射结果再结合边缘属性，提取矩形ROI区域内多个相同属性的边缘。

2.根据权利要求1所述的一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：所述步骤S3里的每一行像素的投影灰度和计算公式如下：

其中，j为行数，表示的是第j行第一个像素的灰度值，表示的是j行第M个像素的灰度值，矩形ROI区域的大小为N行M列。

3.根据权利要求1所述的一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：所述步骤S4里的D_x和D_y的计算公式如下：

其中，D_x为第一中心在水平方向与第二中心的距离差，D_y为第一中心在竖直方向与第二中心的距离差，W为矩形ROI区域的宽度，Dis为黑色峰值行与顶端之间的距离，为步骤S1中矩形ROI区域与水平方向所呈的角度。

4.根据权利要求1所述的一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：所述步骤S5将第一中心坐标映射回步骤S1矩形ROI区域图像中，是根据以下公式：

其中，BlackCenter.x为第一中心在矩形ROI区域图像中的x轴坐标，BlackCenter.y为第一中心在矩形ROI区域图像中的y轴坐标，center.x为第二中心在矩形ROI区域图像中的x轴坐标，center.y为第二中心在矩形ROI区域图像中的y轴坐标，rect.width代表矩形ROI区域的宽度，rect.angle代表矩形ROI区域与水平方向所呈的角度，PI代表角度180度所对应的弧度。

5.根据权利要求1所述的一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：对步骤S1中矩形ROI区域进行旋转直至水平，扫描线朝上。

6.根据权利要求5所述的一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：所述步骤S5将第一中心坐标映射回步骤S1矩形ROI区域图像中，是根据以下公式：

BlackCenter.x＝center.x+D_x

BlackCenter.y＝center.y-D_y

7.根据权利要求1所述的一种提高2D复杂边缘检测精度的优化方法，其特征在于：所述步骤S6中边缘属性包括第一条边缘即顶端、靠近矩形中心位置即中心线附近、边缘强度最大。