轮廓检测论文解读

精度的边缘检测方法与本地信息在speckled意象juliana嘉碧尼•马尔塔e. mejail •胡里奥jacobo - berlles •亚历杭长frery 收到日期： 2006年8月17日/接受： 2007年7月19日/在线出版： 2007年9月11日©施普林格科学+商业媒体， LLC公司2007年摘要我们比较的准确性5方法轮廓检测在speckled意象。一些这些方法利用统计特性speckled 数据，他们都聘请主动轮廓用B样条曲线。图像获得与相干照明受影响由噪音所谓的散斑，这是固有的向成像过程。这些数据已统计模型由一个乘法模型使用g0分布，下其中区域与不同程度的粗糙度可特点是价值的一个参数。我们使用此信息找到之间的边界地区与不同纹理。我们建议，并比较5战略边界检测： 3的基础上，数据（最高间断对原始数据，分形维数和最大似然） 和2的基础上估算的粗糙度参数（最多不连续性和各向异性平滑粗糙度估计） 。在以比较这些策略，一蒙特卡罗的经验，表现评估的准确性拟合曲线的一个地区。概率找到j.嘉碧尼•米e. mejail • j. jacobo - berlles 法学院德ciencias exactas y自然资源，大学布宜诺斯艾利斯布宜诺斯艾利斯城Universitaria的， pabellón ，我c1428ega布宜诺斯艾利斯Aires ，阿根廷j.嘉碧尼电子邮箱： 米e. mejail 电子邮箱： j. jacobo - berlles 电子邮箱： 答：长frery （ _ ） 研究所computação ，联邦大学德阿拉戈斯州， 溴104公里，北97 ， 57072-970 maceió ，铝，巴西电子邮箱： 正确的边缘少于指定的错误估计并用来比较的技巧。最好的两个程序然后，比较而言，其计算成本和，最后，我们表明，最大似然的方法对原始数据的使用g0法是最好的技术。 关键词主动轮廓• B样条曲线拟合•形象分析• • SAR图像斑点噪声

1、在线检测采用激光测头进行非接触式的在线检测，安装在生产线上进行无损自动检测，减小人为误差，检测精度更高，每时每刻以4000Hz的频率进行高速检测，减少漏检的可能性。2、全方位检测具备四组二维激光传感器，以检测中心均匀分布，每个截面都被照顾到，完成全方位检测。对各种长轧材检测更方便，人工肉眼检测，费时费力，还要来回翻动。非常容易漏检。3、高精度检测轮廓仪能检测0.5mm以上的缺陷信息，检测精度高，对人工检测容易漏过去的细小缺陷也可检测。4、拟合图像轮廓仪根据检测的数据拟合，绘制出图像信息，可清晰的看到截面情况，直观的观测缺陷情况。5、缺陷定位可确定轧材在被测时间内检测到的缺陷大小、位置、数量等参数，并在轮廓图形上作相应的标记。6、热冷轧检测均可可配备各种冷却防尘装置，应用于不同工业现场，无论是热轧还是冷轧均可检测。吹扫氧化铁皮，减少对检测的影响。7、检测缺陷种类多能够检测到产品外轮廓上的划痕、凹坑、凸起、剥片、错辊、折叠、缺肋、轧辊印痕、横肋变形、无横肋、纵肋太低、纵肋太高、等多种表面缺陷。8、可忽略不影响品质的缺陷可以通过设定缺陷的长度、宽度、深度或高度等，可以将不影响产品质量的表面缺陷按正常状态放行。9、可测量几何尺寸轮廓仪通过对点云数据的处理、计算可测量产品的外轮廓特征尺寸，例如：圆形截面的外径、方形截面的边长、角钢的边长及壁厚、圆角半径等等。10、适用于多种截面类型钢材检测轮廓仪主要用于圆形、方形、H形、T形、三角形、槽形、螺纹钢以及其它复杂截面轧制产品的测量。