1 太原科技大学 机械工程学院, 太原 030024
2 浙江大学 宁波理工学院 机电与能源工程学院, 宁波 315100
3 哈尔滨理工大学 材料科学与工程学院, 哈尔滨 150080
为了探究小功率激光模具自动修复技术, 利用同轴视觉采集系统采集模具的裂纹图像, 结合数字图像形态学细化处理识别裂纹位置信息, 建立了数字图像处理流程, 得到裂纹的轨迹信息, 将裂纹轨迹信息矢量化后,经曲线拟合生成数控代码,导入到数控系统完成激光模具修复。裂纹图像经图像去噪增强、形态学细化等处理后, 能够有效地得到裂纹中心线, 将裂纹位图矢量化后转为DXF文件格式,通过CAM软件生成数控加工代码。结果表明, 该方法加工精度达到0.0368mm,满足模具修复的精度要求; 通过图像形态学细化处理技术可以实现激光模具自动修复。这对激光加工设备实现自动化和智能化提供了理论支持和技术基础。
激光技术 激光模具修复 图像形态学处理 数控代码 UG NX后处理 laser technique laser die repair image morphological thinning processing numerical control code UG NX post-processing
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
推扫式遥感相机图像中存在微弱的条带噪声，干扰数据分析精度和后续图像处理。在分析其噪声特性后，提出了一种去除条带噪声的方法。以相对平坦区作为参考图像，获取垂轨边缘信息并进行图像形态学处理，从而获得各像元的校正参数来对图像进行补偿。实验表明，可以将遥感图像峰值信噪比由32 dB提升到48 dB；相较于目前已有的去条带噪声方法，该方法处理的图像畸变较小，变异逆系数及信噪比提升幅度较大，在有效去除条带噪声的同时保留了原图像灰度信息，提高了图像质量。
光学遥感 条带噪声 像素校正 图像形态学处理
