[发明专利]基于高斯影响的亚像素轮廓提取及利用Softmax回归在钣金检测场景下的优化在审
申请号: | 201710362444.3 | 申请日: | 2017-05-22 |
公开(公告)号: | CN107328371A | 公开(公告)日: | 2017-11-07 |
发明(设计)人: | 彭舰;薛鹏飞;陈瑜 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
主分类号: | G01B11/24 | 分类号: | G01B11/24;G06T7/80 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 610065 四川*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明涉及基于单目视觉钣金测量系统。在第一阶段,对图像进行畸变校正并对图像进行平滑操作,将钣金侧面的上下边缘进行过滤,并采用Canny算子对钣金像素级边缘检测;然后,根据得到的图像灰度梯度方向分布,提出基于高斯影响的亚像素偏移(GIM)算法,对边缘进行亚像素定位;之后再利用相机标定计算出的内外参对亚像素图像边缘进行平面信息真实比例的还原。第二阶段,基于高斯影响的轮廓提取流程应用到钣金轮廓检测的应用场景中,对图像进行了畸变校正、空间坐标系校正以还原图像轮廓真实信息。考虑由于模型误差和计算误差导致的亚像素定位偏移等因素,使用Softmax回归将提取到的亚像素轮廓再次校正,进而提升轮廓提取的精度。 | ||
搜索关键词: | 基于 影响 像素 轮廓 提取 利用 softmax 回归 检测 场景 优化 | ||
【主权项】:
单目视觉钣金测量系统是通过单目视觉方式对钣金的加工合格性进行检测,为了提高检测效果,需要提高轮廓的提取精度,其特征在于提出了亚像素级的边缘检测算法和使用机器学习方式对精度进行进一步提高。
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