赵莹博 沈南燕 李 静

基于Zernike距的金刚滚轮轮廓检测算法*

赵莹博 沈南燕 李 静

（上海大学 智能制造及机器人重点实验室上海200072）

为了满足金刚滚轮廓形测量系统的高精度测量要求，提出了一种基于各向异性扩散滤波的Zernike距亚像素边缘检测方法。该方法是先利用各向异性扩散滤波代替高斯滤波形成新canny算法进行金刚滚轮图像粗定位，再利用Zernike距算法对边缘进行亚像素定位，实现图像边缘的亚像素检测。试验表明，该算法抗噪性强，检测精度高。

边缘定位 异性扩散滤波 Zernike距

目前，金刚滚轮广泛应用于磨削领域，对于其廓形的检测，主要有三种方法分别为：离线三坐标测量法、复印法、在机测量法。离线三坐标测量法的使用范围有限，并且无法保证定位精度；复印法中的碳板粉末容易堵塞砂轮的容屑空间，而机器视觉检测方法可以避免这些缺点。机器视觉测量技术凭借着其非接触、速度快、稳定性好、精度高等优点正逐渐成为精密检测领域中的新技术。在机器视觉检测的过程中，被检测工件（如金刚滚轮）边缘的精度往往影响着检测结果的精度。因此，研究边缘检测算法对于精密检测具有重要的意义。

边缘是滚轮图像前景与背景的分界线，也是灰度值发生剧烈变化的位置，它包含着许多用于识别的有用信息。传统的边缘检测算法只能在像素级水平对图像的边缘进行定位，随着工件检测精度要求的不断提高，传统的像素级边缘检测算法已经不能满足用户的需求[1]。……