王章锋，孙建军

（天津工业大学 机械工程学院，天津 300387）

基于机器视觉的销钉边缘高精度定位

王章锋，孙建军

（天津工业大学 机械工程学院，天津 300387）

针对传统的高斯插值算法运用在图像检测上定位不准确，对高斯插值亚像素边缘检测算法进行了优化。首先，通过Canny算法对图像进行粗处理，再对其边缘点进行Hough变换，得到图像边缘的斜率和在插值方向的相应边缘点，通过坐标变换将梯度方向旋转至与插值方向一致；然后，对变换后的图像进行高斯插值计算。结果表明：优化后的算法能得到更高的定位精度，且具有方向不变性。将该算法运用于销钉边缘提取能满足精度要求。

高斯插值算法；图像处理；边缘高精度提取

0 引言

随着机电一体化的发展，零件大批量的生产要求不断提高。对于体积较小的销钉，限制其生产率提高的主要因素是尺寸的测量与合格品的筛选。因此，基于图像处理对销钉进行非接触检测筛选的技术研究非常重要。目前传统的边缘检测算法主要有：Robert、Sobel、Canny、Prewitt算子[1-5]这些传统算子在边缘检测过程中容易受到噪声、尺寸范围变化、灰度差异等实际情况的干扰，并且定位精度只能精确到像素级，无法满足对尺寸有较高精度要求的销钉进行精确的边缘定位[6]。为此，又提出了亚像素边缘检测算法，是基于传统边缘检测算法发展而来。在使用亚像素边缘检测算法时，常常先用传统边缘就爱内侧算法进行像素级别上的粗定位，再进一步进行更精确的定位。……