微小型结构件显微图像边缘的自动识别

作     者：姜黎 吴伟仁 张之敬 金鑫 节德刚 JIANG Li;WU Wei-ren;ZHANG Zhi-jing;JIN Xin;JIE De-gang

作者机构：北京理工大学机械与车辆工程学院北京100081 探月与航天工程中心北京100037 

出 版 物：《光学精密工程》 (Optics and Precision Engineering)

年 卷 期：2013年第21卷第1期

页      面：224-232页

核心收录：

学科分类：1305[艺术学-设计学（可授艺术学、工学学位）] 13[艺术学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 081101[工学-控制理论与控制工程] 0811[工学-控制科学与工程] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(No.51075035) 国防基础科研基金资助项目(No.A0920110000) 

主　　题：微小型结构件 显微图像 自动边缘识别 BP神经网络 

摘      要：由于作者在前一段工作中提出的基于工艺匹配的显微图像边缘提取算法(MPTM-MIED)无法适应微小构件的实时自动检测,本文利用BP神经网络技术重新设计实现了MPTM-MIED,并提出了一种新的自动提取显微图像边缘的方法(AMIED)。为了验证该方法的有效性,利用AMIED对4种工艺实现的微小型结构件显微图像的边缘进行了提取,并对线切割工艺零件的尺寸进行了测量。边缘提取的分析结果表明:AMIED提取出的显微图像边缘与MPTM-MIED提取出的基本一致;与常用的边缘检测算法相比,AMIED提取出的显微图像的边缘线形连接程度较好。测量尺寸的分析结果表明:MPTM-MIED和AMIED测量的尺寸基本相同,比Canny法测量得到的结果更接近万能工具显微镜测得的尺寸。由于在测量过程中不再需要手工选取边缘过渡区域,提出的方法极大地提高了检测速度,可用于实时自动测量微小型零件的尺寸。