振動篩廠家提出了一種超聲波振動篩網(wǎng)經(jīng)絲和緯絲夾角的自動檢測方法,首先用改進(jìn)的Harris算法檢測角點,解決了Harris漏檢和誤檢的問題,與目前的改進(jìn)的Harris算法相比,在保證檢測精度的前提下提高了檢測效率,為后續(xù)的邊緣擬合打下了基礎(chǔ)。然后用Canny算子預(yù)檢測篩孔邊緣,再結(jié)合Facet做亞像素邊緣檢測,提高了檢測精度。最后檢測出超聲波振動篩網(wǎng)經(jīng)絲和緯絲的夾角,實驗證明本文所提出的方法能夠提高角度檢測的精度。
超聲波振動篩
1.角點預(yù)篩選
考慮到判斷角點分布及處理偽角點所花的時間,為了提高超聲波振動篩角點的檢測效率,本文先對圖像的像素進(jìn)行預(yù)篩選,排除一些明顯不可能成為角點的像素點。傳統(tǒng)的Harris角點檢測算法是根據(jù)圖像中每一個點的像素梯度值的變化,來判定某點是否為角點。在一定范圍內(nèi)梯度變化越大的點越可能成為角點,也就是說在角點周圍一定大小的鄰域內(nèi),像素的灰度值變化是很大的。那么反過來,在非角點像素的領(lǐng)域內(nèi),像素灰度值基本不變,甚至有可能相等。
2.正態(tài)法去除偽角點
根據(jù)預(yù)篩選后檢測出的“角點”,求出在Y軸和X軸上的角點分布,如圖3和圖4所示。將縱、橫角點分布按其聚集程度分成塊,那么每一塊實際上就是超聲波振動篩每一列或者每一行的角點分布,通過Kolmogorov-Smirnov方法驗證,能夠得出角點在縱、橫方向上的分布的確符合正態(tài)分布,與之前的假設(shè)相等。
對于一些分散分布在X軸或Y軸方向上的孤立點,或者點的個數(shù)累計不超過行數(shù)或列數(shù)1/3的點(這1/3是經(jīng)過多次實驗所得),在分塊時直接將其刪除,因為這些必然是偽角點。然后求出每一行和列的正態(tài)分布,設(shè)置其置信區(qū)間,根據(jù)多次測試效果,取置信區(qū)間為9600,去掉所有偽角點。
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