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题名近景摄影测量中编码标志点解码方法研究
被引量:3
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作者
周申江
余厚云
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机构
南京航空航天大学机电学院
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出处
《机械制造与自动化》
2019年第3期182-184,共3页
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文摘
在近景摄影测量过程中,为提高特征点物体的精准匹配,降低匹配难度,对图像进行预处理,根据圆形标志点的几何特征识别标志点,用椭圆拟合法求解圆形标志点的圆心,并根据灰度变化寻找编码带的解码起点,利用环形编码带的圆心角进行解码。实验结果表明,该算法抵抗噪声能力强,圆形标志点圆心求解可达亚像素精度,解码正确率高。
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关键词
近景摄影测量
环形编码标志
解码算法
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Keywords
close-range photogrammetry
ring coding mark
decode algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于形态学特征的机械零件表面划痕检测
被引量:24
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作者
李克斌
余厚云
周申江
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机构
南京航空航天大学机电学院
南京航空航天大学无锡研究院
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出处
《光学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期252-258,共7页
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基金
国家自然科学基金(51575277)
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文摘
采用高、低角度光源组合打光方式提取感兴趣区域,构建划痕形态学的中值滤波核以获取准确的背景图像,再经背景差分后提取划痕缺陷。采用基于方向梯度的改进区域生长算法实现了同一划痕的有效连通,降低了划痕缺陷的漏检率。通过对面积、长宽比等主要特征参数的置信度分析,提出了一种多特征加权融合的划痕判定方法。结果表明,利用该方法进行划痕检测的正确率达95.7%,算法处理时间少于1.21s,达到了工程应用的精度和效率要求。
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关键词
机器视觉
划痕检测
形态学特征
区域生长
多特征加权融合
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Keywords
machine vision
scratch detection
morphological features
region growth
weighted fusion of multifeatures
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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