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申请/专利权人：中原工学院;洛阳博杨智能科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用于智能刀调仪的刀具边缘检测方法，该方法包括图像采集环节、边缘提取环节和补偿环节；所述图像采集环节用于采集刀具图像，并对所述刀具图像进行预处理，得到处理后图像；所述边缘提取环节用于基于canny算子对所述处理后图像进行边缘提取，将原算法的边缘梯度捕捉、非极大值抑制等策略进行改进，得到边缘点坐标向量；所述补偿环节采用基于改进三阶边缘模型的Zernike矩对像素级别的边缘点坐标进行亚像素级别补偿，提升边缘识别精度，得到刀具识别结果。通过本发明所提出的策略，提取的刀具图像信息精度更高，使得在使用低分辨率相机的情况下，图像的处理速度和处理精度都得到提升，实现高效率的尺寸检测。

主权项：1.一种用于智能刀调仪的刀具边缘检测方法，其特征在于，包括：图像采集环节、边缘提取环节和补偿环节；所述图像采集环节用于采集刀具图像，并对所述刀具图像进行预处理，得到处理后图像；所述边缘提取环节使用改进的canny算子对所述处理后图像进行边缘提取，得到边缘向量；所述补偿环节基于Zernike矩对所述边缘向量进行亚像素级别的补偿，提升边缘向量精度，得到刀具边缘检测结果；所述边缘提取环节采用改进的canny算子，包括对所述canny算子的梯度计算过程的改进和非极大值抑制过程的改进；所述梯度计算过程采用Scharr模板，增加了45°和135°方向上的检测模板；所述非极大值抑制过程采用基于插值的非极大值抑制方法，对提取到的边缘进行细化，抑制其中的非边缘像素点，通过线性插值的方法，在0°，90°以及45°、135°两条对角线的基础上，通过下式再添加两条对角线，从而使原来的四方向梯度抑制变为八方向梯度抑制： 其中，Px，y为梯度幅值计算，θx，y为梯度方向计算公式，Pxx，y和Pyx，y分别为图像像素点在x和y方向上的分量；所述线性插值与Pxx，y和Pyx，y的大小关系有关：1当Pxx，yPyx，y时，中心像素点P的梯度确定点P1、P2、P3和P4四点位置，采用下式来确定插值梯度d1、d2搭配P1、P2、P3和P4点来进行极大值抑制： 2当Pxx，y＞Pyx，y时，采用下式来确定插值梯度从而进行非极大值抑制； 所述补偿环节的工作流程包括：利用Zernike矩亚像素边缘提取算法，构建Zernike参数矩阵，并通过利用三阶灰度边缘模型设定的误差补偿参数对所述Zernike参数进行补偿计算，从而求出补偿后的边缘像素点坐标，完成所述边缘向量精度的提升；所述Zernike矩亚像素边缘提取算法为一个包含k、h、l和Θ四个参数的边缘模型，在一个单位圆中，h表示背景灰度值，k表示前景相比与背景灰度差，Θ表示边缘与x轴坐标的夹角，l表示坐标原点到边缘垂线的距离；在单位圆中，对于离散图像的n阶m次的Zernike矩可以定义为： 其中，表示归一化公式，*表示卷积运算，表示积分核函数Vn,mρ，θ的共轭复数，且有V0,0＝1、V1,1＝x+iy、V2,0＝2x2+2y2-1，i为虚数符号，fx，y为直角坐标公式；由于Zernike矩的旋转不变性，通过对Zernike矩进行转换后可以得到： 其中，Z′0，0、Z′1，1和Z′2,0为旋转θ度后的矩公式，且旋转后的图像关于x轴对称，因此又有：Im[Z′1,1]＝sinθRe[Z1,1]-cosθIm[Z1，1]＝0其中，Im[Z′1，1]表示Z′1，1的实部，Re[Z1，1]表示Z1，1的虚部；由上式可得： 进一步可以推出： 通过上述方程即可求出k、h、l和Θ四个参数与Z′0，0、Z′1，1和Z′2，0三个矩的对应关系式： 在离散情况下，矩可以表示模板与灰度图像的卷积，考虑到模板效应，采用单位圆进行采样，在N×N像素区域内，当模板在图像上移动进行卷积时，模板覆盖的是其中心周围N2个像素，此时单位半径变为之后把单位圆上计算出来的垂直距离l放大倍，即修正后的像素边缘位置为： 其中，N为模板大小，x,y为单位圆中心坐标，xs,ys为修正后的图像亚像素边缘坐标；以三阶灰度边缘模型为基础对Zernike亚像素定位后的结果进行补偿以获取更高的识别精度：在二阶边缘模型的基础上，将图像灰度分为前景与背景并引入介于前景与背景之间的灰度值h+Δk；此时中心点到边缘的距离l将被分为l1和l2，对应的灰度为Δk和k，其中真实边缘便在l1与l2之间，若使用lR表示中心点到真实边缘的距离，则按照理想边缘的线性关系存在以下等式，根据上述的四个参数与三个矩的对应关系式可以算出Δk，k，l1与l2之间的关系如式： 其中，由于可以视作一个定值，因此采用λ来代替，λ为一个位于区间[0,1]的一个实数，则上式可以改写为：lR＝l2-λl2-l1根据k、h、l和Θ四个参数与Z′0,0、Z′1,1和Z′2,0三个矩的对应关系式可以得到参数并设为lT，则有： 其中Z2,0和Z′1,1为三阶模型下的Zernike矩，有： 对上式求解后代入lT可得： 即可以求出三阶模型下lT与lR的误差为： 由上式可知，当λ＝1或λ＝0时，E＝0，即此时lR＝lT，求得理想边缘。

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