段振云，庞文琦，张 静，赵文珍，赵文辉，杜 坡

(沈阳工业大学机械学院，沈阳 110870)

0 引言

采用机器视觉测量技术对零件尺寸进行检测具有高效、非接触等优点[1-5]。视觉测量是通过处理零件图像的边缘来获得零件的尺寸，所以对零件图像进行边缘定位是视觉测量中基础且关键的内容，是后续测量的前提。

测量系统采集图像时，通常采用平行背光源照明，图像前景和背景对比度较高，测量图像中工件轮廓清晰，易得到高精度的工件边缘。为还原工件真实尺寸，宜选用高分辨率相机，但是相机的分辨率越高，价格越昂贵，且分辨率达到一定程度时，对提高边缘定位精度的效果不大。传统的像素级边缘定位算法无法满足高精度测量要求[6]。因此，对于测量图像则需要高精度的亚像素边缘定位算法。目前的亚像素边缘定位算法主要分为三大类[7-9]:矩法、插值法和拟合法。魏本征等[10]提出的矩法计算量小，抗噪性好，解决了Z矩运算复杂的问题，但该算法对细小边缘的定位效果不好。孙秋成等[11]提出的插值算法对噪声的鲁棒性好，解决了模糊边缘模型拟合过程中需要对非线性的目标进行优化求解而导致算法速度慢的问题。但该法不适用于曲线边缘。段振云等[12]提出的高斯积分曲面拟合法不需要进行梯度幅值计算，解决了传统高斯拟合法中梯度幅值会对边缘定位产生影响的问题，但该算法计算复杂，速度较慢。

针对以上问题，本文提出一种基于逻辑回归的边缘定位算法。……