基于机器视觉的中小模数齿轮边缘图像修复方法研究
解炀
南京工程学院工业中心 江苏南京 211167;南京工程学院机械工程学院 江苏南京 211167
摘要：针对中小模数齿轮边缘检测中的噪声干扰和边缘断裂问题,文章提出了一种基于改进的Sobel亚像素边缘检测算法,通过二值化预处理结合高斯滤波和形态学闭运算,有效提升了图像质量.在边缘检测阶段,通过Sobel-Laplacian混合算子的多方向梯度融合,使边缘检测完整度达95.7％(较传统方法提升13.4％),且噪声鲁棒性(34.5 dB)优于同类方法20％以上.基于梯度的边缘连接算法实现了 100％的断点修复率,处理耗时仅0.623 s,通过局部面积法实现边缘点亚像素精确定位,实验表明所有边缘均达到亚像素精度,满足工业检测实时性要求.
关键词：机器视觉齿轮边缘检测Sobel-Laplacian融合算子断点修复梯度融合
论文发表日期：2025-09-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 16-19 )