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机电自动化在工程机械制造中的应用
Application of Electromechanical Automation in Engineering Machinery Manufacturing
（三）条纹的坐标化
采用条纹图像表征焊口间隙、错边情况的关键是获得条纹拐点、断点的像素
坐标。采用图像增强、阈值分割及形态学处理等图像处理方法，将激光条纹从采
集的原始图像中分离了出来。图 7-5a 为采用 emphasize 算子（增强图像对比度）
与平均曲率流算子对条纹进行增强后的结果，条纹及边缘轮廓与坡口对比更加清
晰。图 7-5b 是采用 Auto_threshold 算子（自动阈值分割）分割出的激光条纹图像。
采用形态学的闭运算、开运算滤除了凹角点、毛刺，结果如图 7-5c 所示。经过
骨骼化处理，最终获得了单一像素线宽的激光线条纹，如图 7-5d 所示。
图 7-5 条纹图像提取
为了获得条纹图像上各点更为精确得像素坐标，将骨骼化的条纹进一步转换
为亚像素轮廓。在灰度梯度方向上，采用改进的多项式插值边界点，得到了亚像
素轮廓坐标点。以此轮廓点的亚像素坐标作为条纹各点像素坐标，可以有效地提
高检测精度。将获取的条纹单个离散点像素坐标赋值给 M（x，y）为变量名的二
维数组中，采用计算机编程方法，通过自动数据搜索和联立线性方程组获得断点、
拐点坐标值。
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