%0 Journal Article %T 改进蚁群算法与Zernike矩细分的图像边缘测量方法 %A 龚立雄 %A 黄敏 %A 刘永 %A 宋李俊 %J 计算机集成制造系统 %P 1442-1448 %D 2015 %R 10.13196/j.cims.2015.06.005 %X 针对传统蚁群算法计算耗时、易受噪声影响等缺点,提出一种改进蚁群算法与Zernike矩细分的图像亚像素边缘测量方法。该算法采用二维灰度直方图求解聚类中心、拉普拉斯算子聚类、划分图像边缘点、目标点和噪声点等,利用全局自适应信息素更新方式提取图像边缘,进而通过Zernike矩快速算法细分图像亚像素级别边缘,提高了边缘分割精度。以SKF32308J2/Q轴承为研究对象,采用该方法检测了轴承图像的内、外圈边缘,并通过最小二乘拟合,采用标准件进行轴承的坐标标定,测量了轴承内、外径等几何参数,将该测量方法与改进Hough变换的测量结果相比较,证明了该算法具有较高的测量精度。 %K 蚁群算法 %K Zernike矩 %K 亚像素 %K 图像边缘 %K 轴承 %U http://www.cims-journal.cn/CN/abstract/abstract5190.shtml