基于果蝇优化算法的零件图像边缘检测算法研究及应用

为实现零件图像的边缘检测,针对传统基于微分的边缘检测算法存在边缘点定位不准确、角点漏检等不足,提出一种基于果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FOA)的零件图像边缘检测算法。该算法首先通过Canny算子得到边缘点的先验知识,再利用希尔伯特变换提取角点信息,以边缘点和角点信息作为启发信息,建立基于FOA的零件图像边缘检测模型,最后通过随机平均移动机制和循环终止条件得到图像的单像素边缘。经实验验证,算法在无噪声边缘检测的条件下,相比传统的Canny算子,在零件图像检测的精度和准确性上有较大提升,可应用于工业零件的高精度无损检测。