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基于数字图像处理的精确测量研究

作　者: 秦丽萍
导　师: 林克正
学　校: 哈尔滨理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数字图像处理小波去噪亚像素边缘检测精确测量
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 333次
引　用: 1次
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内容摘要

随着生产和科学技术的迅速发展,在工业生产的产品质量检测领域,对产品检测的精确度和自动化程度提出了越来越高的要求。因此,如何提高产品测量的精度已经成为一个具有现实意义的问题。本文基于聚合物膜制品缺陷检测系统,研究如何采用数字图像处理技术来实现对于缺陷的精确测量,从而保证产品的质量。聚合物膜制品缺陷在线检测系统是在散射光的照射下,通过线阵CCD控制电路获得聚合物薄膜缺陷信号,使用PCI数据采集卡对一维缺陷信号进行采集、传输,然后借助于计算机进行分析处理,从而精准地检测出缺陷信息,并能够实现缺陷的可视化。为了提高测量的精确度,首先对CCD设备采集的图像的噪声来源进行分析,在小波软硬阈值去噪算法的基础上,给出了一种新的阈值函数,该算法有效的避免了软硬阈值算法的不足,既能够有效的去除噪声,又能够很好地保持图像的边缘细节信息。由于要处理的缺陷只占整帧图像的很小的比例,给出用双阈值的方法来对缺陷进行粗定位,实现缺陷图像和背景图像的分离,这样可以减少计算量。然后再对缺陷的边缘进行精确定位,根据缺陷信号的具体特征,给出了一种基于Sobel算子的梯度方向高斯曲线拟合法,通过与多项式插值法、直线拟合法比较,证明该方法能够有效的提高边缘定位的精度,从而明显的提高了缺陷尺寸测量的精确度。最后,基于课题的具体需要,采用了基于Matlab引擎的Matlab和VC++混合编程的方法实现了缺陷图像的多分辨率分析,从而可以有效地从多个尺度,不同角度对缺陷进行直观的显示,实现缺陷的可视化处理及分析,同时可以有效减少编码量,提高开发效率。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-15
  1.1 课题背景及研究意义  10-11
  1.2 图像测量的国内外研究现状  11-14
  1.3 本文的研究内容  14-15
第2章系统组成及图像处理相关技术  15-22
  2.1 系统组成  15-16
  2.2 图像处理相关技术  16-21
    2.2.1 图像去噪  16-18
    2.2.2 图像边缘检测  18-21
  2.3 本章小结  21-22
第3章基于小波的自适应阈值去噪  22-33
  3.1 引言  22
  3.2 图像中的噪声源分析  22-24
  3.3 基于小波的自适应阈值去噪  24-29
    3.3.1 小波去噪  24-25
    3.3.2 小波去噪原理  25-26
    3.3.3 软硬阈值去噪算法  26-27
    3.3.4 自适应阈值去噪算法  27-29
  3.4 实验结果及分析  29-32
  3.5 本章小结  32-33
第4章亚像素边缘检测及测量  33-46
  4.1 引言  33
  4.2 亚像素定位的可行性及原理  33-36
    4.2.1 亚像素定位可行性  33-34
    4.2.2 亚像素定位原理  34-36
  4.3 梯度方向曲线拟合亚像素定位算法  36-42
    4.3.1 缺陷区域粗定位  36-39
    4.3.2 图像边缘初始定位  39-40
    4.3.3 图像边缘亚像素定位  40-42
  4.4 实验结果及分析  42-45
    4.4.1 系统标定  42
    4.4.2 亚像素精度对比实验  42-43
    4.4.3 缺陷检测重复性实验及分析  43-45
  4.5 本章小结  45-46
第5章缺陷的多分辨率分析  46-58
  5.1 引言  46
  5.2 一维MALLAT 算法  46-49
  5.3 VC++和MATLAB 混合编程  49-51
    5.3.1 混合编程常用方法  49-50
    5.3.2 基于Matlab 引擎的混合编程  50-51
  5.4 缺陷的可视化  51-52
  5.5 实验结果及分析  52-57
  5.6 本章小结  57-58
结论  58-59
参考文献  59-63
攻读硕士学位期间发表的学术论文  63-64
致谢  64

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