提出了一种基于Zernike矩改进的亚像素边缘提取的工件缺陷检测算法。 对图像进行小波分解,并对分解的各频段信息分别利用不同算法进行预处理,重构图像后可以有效地滤除图像噪声,增强目标信息;利用改进的Zernike矩亚像素边缘提取算法定位图像边缘并提取特征信息,减小了边缘信息误差,能够更精确地分割出目标轮廓;通过计算连通区域几何参数及全局信息熵来判断是否存在缺陷。通过实验对算法进行了验证,结果表明,提出的算法可以降低金属高光噪声,有效地提取缺陷边缘,并且在环境光照变化时具有较强的稳健性,金属工件的缺陷检测精度得到提高。

海洋激光雷达发射的激光脉冲在海水中传输, 脉冲波形随深度会发生展宽, 相应的雷达接收系统接收到的信号与激光发射脉冲差异会增大, 该现象会导致以发射脉冲作为匹配滤波器的固定匹配滤波方法在处理深水激光雷达回波信号时产生误判。为了改进匹配滤波算法对于海洋激光雷达回波数据的性能, 使用蒙特卡罗法研究在测区条件下不同深度的激光脉冲在雷达探测器上的波形, 并以这组波形作为深度自适应的匹配滤波器来代替匹配滤波算法中的固定匹配滤波器, 并用南海的实测数据检验算法的性能。实验表明, 自适应深度提取算法相比于匹配滤波算法稳定性和准确性更好。为了验证算法的正确性, 以单波束声呐测深在同一测区的测深数据为基础, 对雷达测深数据进行精度评定。