摘要：为解决传统的光纤端面尺寸检测方法中没有八角光纤,测量效率低的问题,采用图像处理对八角光纤尺寸检测进行算法设计,针对3个待测参数即纤芯直径、包层对边距离、包层对角距离,采用高斯滤波对图像进行降噪,提取待测光纤不同区域亚像素轮廓,对包层轮廓采用Ramer算法分割八边形光纤轮廓,提出过分割处理算法对不同长度的多段轮廓边进行处理,得到有效的八段轮廓;采用最小二乘法进行曲线拟合,纤芯轮廓拟合为圆测得其直径,包层轮廓各边拟合为直线测量对边距离;提出基于辅助线的顶点检测算法,进而测量对角距离。实验结果显示,本算法能对八角光纤纤芯直径、四组对边距离、四组对角距离进行精确快速测量,对边,对角距离重复测量精度平均达0.1μm,达到企业技术指标要求。

摘要：根据锥束CT切片图像的特点,提出了一种面向复杂零件的三维表面重构新方法:首先采用3D亚体素边缘检测算法提取序列切片图像的高精度封闭轮廓,并重构出切片轮廓的拓扑信息,然后采用一种改进的基于截面属性的轮廓分割算法得到若干组局部结构轮廓集,最后对这些轮廓集进行叠加与拼合,形成零件的整个三维表面。实验结果表明,该方法分割轮廓准确,稳定性好,对具有复杂内外结构的零件,可确保其重构结果的拓扑正确性。

摘要：以图像处理技术为基础,根据苹果分级标准展开红色着色比、缺陷检测、果径测量的模型设计研究。首先将苹果图像转换到YCbCr颜色空间,借助K-means聚类算法、OTSU最大类间方差法得到最优分阈值,将灰度图转换为二值图。使用大小为10的模版对图片做闭预算,并填充内部小孔洞,得到的白色的果实区域,从而实现果体与背景区域的有效分割。随后通过Gamma变换将苹果图像中灰度值区间拉伸,建立苹果颜色分级模型;在YCbCr图片中进行簇数为3的K-means聚类,且使用碟型结构元素对图片做开运算,对连通域进行标记,进而完成苹果的缺陷检测;最后通过最小外接圆计算苹果果径。实验结果表明,基于K-means聚类方法进行苹果分级系统设计,其图像处理速度较快且分割效果较好,能够为相关果类的分级设计提供借鉴和参考。