基于多尺度卷积的机械零件图像轮廓特征提取方法

Contour feature extraction method of mechanical part image based on multi-scale convolution

为解决制造业与机器视觉融合过程中,机械零件图像轮廓提取准确度不高的问题,提出基于多尺度卷积的制造业机械零件图像轮廓特征提取方法,方法使用小波变换增强方式对机械零件图像实时增强预处理后,建立机械零件图像Lab颜色模型,以Lab颜色模型输出结果为基础,使用最大类间方差方法,对机械另加图像灰度阈值展开分割后,使用凸曲线轮廓边缘区域检测方法,获取机械零件图像轮廓边缘区域。将该区域机械零件图像输入到多尺度卷积神经网络模型内,经过模型迭代输出制造业机械零件图像轮廓特征,完成其图像轮廓特征提取过程。实验结果表明:该方法具备较强的机械零件图像增强能力,同时可有效提取机械零件图像轮廓特征,受特征点数量影响较小,应用效果显著。