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一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表本发明公开了一种基于机器视觉的马达轴清晰展示出来；通过选定ROI区域并进行亚像素算法以及Huber拟合算法相结合，能够快速准确算以及Blob分析图像检测算法来锁定马达轴上2S5：通过高斯滤波、差值运算以及Blob分析图2.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表面缺陷检测方法，3.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表面缺陷检测方法，采用OTSU阈值法对马达轴图像进行二值化处理，按照灰度值大4.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表面缺陷检测方法，tt5.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表面缺陷检测方法，36.根据权利要求1所述的一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表面缺陷检测方法，g(i,)=f(i,j)XG,(i,)(式中代表图像在第i行第j列的像素值，g(i,)代表滤波后的图像在第i行第j列4[0006]本发明的目的在于提供一种基于机器视觉的马达轴尺寸测量及表面缺陷检测方5tt式中代表图像在第i行第j列的像素值，g(i,)代表滤波后的图像在第i行6二值化算法使用特定的阈值将图像的灰度值分为两个区域，高于阈值的像素被设为白色采用OTSU阈值法对马达轴图像进行二值化处理，OTSU阈值法是一种对图像进行7值的异常值xi，这些异常值会导致使用最小二乘法进行直线拟合时产生很大的误差，而上式中，为点到直线的距离，t为设置的阈值，当s小于等于t时，对这些点Huber损失函数结合了线性回归损失函数和绝对值损失函数，是为了增强最小二8式中代表图像在第i行第j列的像素值，g(i,j)代表滤波后的图像在第i行[0029]由图5可以看出，高斯滤波可以通过卷积将边缘像素附近灰度和梯度差异较大的Ag(x,y)=lga(x,y)-ge(x,)l

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