基于自适应阈值的齿轮干涉图像前景区域提取方法

摘要：

齿面物体像灰度法是激光移相干涉测量中提取齿轮干涉图像前景区域的重要方法之一,针对该方法因人工设定阈值且忽略不同图像边缘特征从而导致的测量效率及精度受限问题,提出了一种基于自适应阈值的齿轮干涉图像前景区域提取方法.首先分析齿轮齿面形貌特征与各边缘顶点差异,对图像进行区域划分;然后根据边缘灰度变化规律通过邻域窗口筛选合格像素点并获取掩模结果,实现前景区域提取;最后根据5类图像评价指标分别对4组算法分割结果与传统方法分割结果进行数据对比.结果表明:算法在实现图像自动处理的基础上与参考结果匹配精确度提升约3.5％～4.5％,PRI(probabilistic?rand?index)提升约3％～4％,VOI(variation?of?information)提高约15％～25％,GCE(global?consistency?error)降低约2.5％～3.5％,最终相位信息准确度提升9?μm～15?μm.结果符合精度要求,该方法可广泛应用于齿轮干涉图像前景提取中.

关键词：齿轮齿面形貌、图像分割、图像灰度、图像评价

所属期刊栏目：44

分类号：TN29(光电子技术、激光技术)

资助基金：中国博士后科学基金;陕西省自然科学基础研究计划项目;陕西省教育厅自然科学专项;西安市碑林区科技计划

在线出版日期：2023-03-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：345-353