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超声波振动筛网经丝和纬丝夹角的自动检测方法

         本文提出了一种超声波振动筛网经丝和纬丝夹角的自动检测方法,首先用改进的Harris算法检测角点,解决了Harris漏检和误检的问题,与目前的改进的Harris算法相比,在保证检测精度的前提下提高了检测效率,为后续的边缘拟合打下了基础。然后用Canny算子预检测筛孔边缘,再结合Facet做亚像素边缘检测,提高了检测精度。最后检测出超声波振动筛网经丝和纬丝的夹角,实验证明本文所提出的方法能够提高角度检测的精度。
          超声波振动筛
1.角点预筛选
        考虑到判断角点分布及处理伪角点所花的时间,为了提高超声波振动筛角点的检测效率,本文先对图像的像素进行预筛选,排除一些明显不可能成为角点的像素点。传统的Harris角点检测算法是根据图像中每一个点的像素梯度值的变化,来判定某点是否为角点。在一定范围内梯度变化越大的点越可能成为角点,也就是说在角点周围一定大小的邻域内,像素的灰度值变化是很大的。那么反过来,在非角点像素的领域内,像素灰度值基本不变,甚至有可能相等。
2.正态法去除伪角点 
         根据图2预筛选后检测出的“角点”,求出在Y轴和X轴上的角点分布,如图3和图4所示。将纵、横角点分布按其聚集程度分成块,那么每一块实际上就是超声波振动筛每一列或者每一行的角点分布,通过Kolmogorov-Smirnov方法验证,能够得出角点在纵、横方向上的分布的确符合正态分布,与之前的假设相等。
         对于一些分散分布在X轴或Y轴方向上的孤立点,或者点的个数累计不超过行数或列数1/3的点(这1/3是经过多次实验所得),在分块时直接将其删除,因为这些必然是伪角点。然后求出每一行和列的正态分布,设置其置信区间,根据多次测试效果,取置信区间为9600,去掉所有伪角点。  
        超声波振动筛详情网站:www.xinxiangzhendongshai.com
 
 
 
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