基于改进的水平集模型工业零件图像分割方法

摘要

随着计算机视觉技术发展,工业机器人的智能化水平越来越高.从只能完成定点定向的动作,到可以根据其搭载的摄像头来自主地识别零件并对其进行定位.利用图像处理技术可以进一步提高其识别速度与抓取精度,提高生产力水平.本文提出了一种改进的水平集模型,首先定义以图片宽度的2/3为半径,图片中心为圆心的圆作为曲线演化的初始轮廓,让曲线以向内运动为主;接着,使用图像边缘标记函数,通过优化控制函数迭代速率的参数与影响模型对噪音敏感度的参数,提高了曲线的演化速率,最后使用改进的距离正则化水平集方法将曲线演化至目标物体边界,实现对图像的分割.仿真实验表明,该方法能有效检测出图像中单个及多个物体的边界,提高了边界的定位精度,且有较快的运算速度.