内蒙古工业大学机械学院, 内蒙古 呼和浩特 010051
为了提高传统接触式测量方法的测量效率并避免人为误差的影响，同时克服机器视觉中常用的Hough 变换圆检测算法计算量大以及不适用于同心圆检测的情况，提出一种新的视觉测量方法用于实现环形目标直径测量。该方法通过阈值分割与边缘检测得到物体的轮廓图像，进行轮廓Radon 变换，得到包含四条光带的处理结果并反映了所有方向角上环形目标直径的测量数据，利用灰度重心法提取光带中心线，进而根据中心线之间的距离计算出环形目标直径。仿真与实验表明，所提方法测量结果科学可靠，拥有较高的测量精度，能够实现同心与偏心目标直径的自动非接触测量，将具有很好的工程应用价值。
机器视觉 直径测量 Radon 变换 灰度重心法 激光与光电子学进展
2015, 52(8): 081501
1 内蒙古工业大学机械学院, 内蒙古 呼和浩特 010051
2 内蒙古工业大学轻工与纺织学院, 内蒙古 呼和浩特 010080
木材表面节子是木材缺陷中非常重要的一类缺陷，也是评定木材外观等级、锯材和单板质量的重要指标。为了提高节子缺陷识别效率及准确性，并改善检测过程的自动化程度，对应用木材表面图像的灰度直方图统计特征进行节子缺陷识别进行研究。通过利用类间距离对7 个统计特征的分类能力进行评价，从而确定出识别节子缺陷的最佳统计特征，即平滑度特征；同时提出一种自适应的最大类间方差聚类法进行分类阈值的确定，进而采用阈值判别实现节子缺陷识别。经在线检测实验证实，该方法的识别率高于99%。
机器视觉 缺陷识别 灰度直方图特征 木材节子 类间距离 最大类间方差聚类法 激光与光电子学进展
2015, 52(3): 031501
