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          南京信息工程大學(xué)陳云云獲國(guó)家專(zhuān)利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉南京信息工程大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于邊緣提取的莫爾條紋特性檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號(hào)為:CN115861645B

          龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為:202211454533.8,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/44;該發(fā)明授權(quán)一種基于邊緣提取的莫爾條紋特性檢測(cè)方法是由陳云云;張文菲;陳雅宜設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2022-11-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

          一種基于邊緣提取的莫爾條紋特性檢測(cè)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了:本發(fā)明公開(kāi)了一種基于邊緣提取的莫爾條紋特性檢測(cè)方法,包括:獲取待檢測(cè)的莫爾條紋圖像;進(jìn)行灰度處理得到灰度處理后的莫爾條紋圖像;從灰度處理后的圖像截取莫爾條紋待處理區(qū)域圖像;對(duì)莫爾條紋待處理區(qū)域圖像進(jìn)行邊緣信息提取;基于莫爾條紋待處理區(qū)域的條紋光強(qiáng)和邊緣信息確定條紋邊緣的像素點(diǎn);根據(jù)條紋邊緣的像素點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算莫爾條紋寬度。本發(fā)明能夠減小基于莫爾條紋光強(qiáng)分布選點(diǎn)計(jì)算寬度產(chǎn)生的誤差,使測(cè)量結(jié)果更為精確,提高莫爾條紋特性檢測(cè)的準(zhǔn)確度。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于邊緣提取的莫爾條紋特性檢測(cè)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了:1.一種基于邊緣提取的莫爾條紋特性檢測(cè)方法,其特征在于,包括: 步驟S1:獲取待檢測(cè)的莫爾條紋圖像; 步驟S2:對(duì)所述待檢測(cè)的莫爾條紋圖像進(jìn)行灰度處理得到灰度處理后的莫爾條紋圖像; 步驟S3:從灰度處理后的圖像截取莫爾條紋待處理區(qū)域圖像; 步驟S4:對(duì)莫爾條紋待處理區(qū)域圖像進(jìn)行邊緣信息提取,包括: 利用高斯濾波對(duì)莫爾條紋圖像行列卷積; fx,y=Ix,y*Gx,y 其中,fx,y為高斯濾波處理后的莫爾條紋圖像光強(qiáng)分布;Gx,y為高斯函數(shù),Ix,y為原始莫爾條紋待處理區(qū)域圖像光強(qiáng)分布; 用高斯函數(shù)對(duì)fx,y在x和y方向的偏導(dǎo),得到fx,y的梯度,包括: 其中,σ是高斯函數(shù)方差; fx,y=dxi,j+dyi,j dxi,j=fi+1,j-fi,j dyi,j=fi,j+1-fi,j 通過(guò)限制計(jì)算得到的fx,y的梯度的幅角在0度到180度,判斷得到初步圖像邊緣; 沿著梯度方向找到幅角的局部最大值,根據(jù)所述局部最大值從初步圖像邊緣中篩選得到圖像邊緣點(diǎn); 對(duì)所述圖像邊緣點(diǎn)歸一化,根據(jù)歸一化后的圖像邊緣點(diǎn)得到頻率直方圖,通過(guò)頻率直方圖確定閾值,根據(jù)閾值從所述圖像邊緣點(diǎn)確定最終邊緣點(diǎn),從而確定邊緣信息; 步驟S5:基于灰度處理后的莫爾條紋圖像的條紋光強(qiáng)和已提取的邊緣信息確定條紋邊緣的像素點(diǎn); 步驟S6:根據(jù)條紋邊緣的像素點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算莫爾條紋寬度,莫爾條紋寬度D的計(jì)算方法為: 其中,Δp為一條莫爾條紋兩個(gè)邊緣像素點(diǎn)y方向上的坐標(biāo)差,Pi和M分別表示待檢測(cè)的原始莫爾條紋圖像中莫爾條紋的最大徑向像素長(zhǎng)度和實(shí)際長(zhǎng)度。

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