23、基于特征检测的计算机视觉算法研究

基于特征检测的计算机视觉算法研究

在图像检测和识别领域，针对透明部件特征的研究相对较少，存在很大的改进空间。本文旨在开发一种基于Matlab脚本的原生方法，用于处理3D喷墨打印的透明部件图像，以检测和识别特征以及打印问题，为后续调整打印参数、提高打印质量提供依据。

计算机视觉算法的开发

待检测特征

待检测的特征主要分为以下三类：
- 线性特征 ：具有线性结构，如由相连线条组成的矩形、三角形等基本图形。
- 圆形特征 ：指由曲线构成的圆形物体，如圆形、椭圆形。
- 混合线性和圆形特征 ：是线性和圆形结构的组合，检测这类特征有助于创建自由形式的特征。

由于透明聚合物部件的特征尺寸在几十微米范围内，普通相机难以捕捉，因此使用Keyence VHX 7000数字显微镜拍摄图像，并采用确定性线索方法进行特征检测。

图像采集设置

正确的照明对于检测透明部件的缺陷至关重要。本研究采用同轴照明，光线从上方直接射向相机方向。未从表面反射而直接返回相机的光线显示为亮区，发生反射的光线则形成暗区。同轴照明可以消除其他环境光的影响，使特征边缘更清晰，便于进行阈值检测。

然而，阴影是一个较大的限制因素，因为阴影和特征边缘颜色值相同，部分特征会与阴影模糊在一起，但这些图像仍用于后续处理。

特征检测算法流程