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使用CCD的影像測(cè)量系統(tǒng)進(jìn)行精加工零件尺寸檢測(cè)時(shí)，零件輪廓邊緣的定位精度和處理速度是優(yōu)先考慮的2個(gè)問(wèn)題。該文介紹了一種基于Facet模型的綜合梯度邊緣檢測(cè)算法，并針對(duì)其邊緣定位精度低和執(zhí)行效率低的問(wèn)題，給出一種提高邊緣定位精度的算法和加速計(jì)算Facet模型的算法。該改進(jìn)算法使用動(dòng)態(tài)閾值定位邊緣以提高邊緣定位精度，同時(shí)將Facet模型的二維卷積分解為2個(gè)一維卷積核，使算法的復(fù)雜度從()2Oi降低到()2Oi。通過(guò)對(duì)理想影像和實(shí)際工件影像的邊緣檢測(cè)，說(shuō)明該算法在影像測(cè)量中可以有效抑制工件影像的噪聲，獲得較好的邊界特征，且執(zhí)行效率較高。
關(guān)鍵詞：影像測(cè)量系統(tǒng)；Facet模型；綜合梯度算法
關(guān)鍵詞：影像測(cè)量系統(tǒng)；Facet模型；綜合梯度算法
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