基于麻雀搜索优化的背景分割算法的板簧尺寸检测方法

作者：周波; 万熠^*; 梁西昌; 侯嘉瑞

来源：电子测量技术, 2023, 46(16): 73-77.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2212101

• 机器视觉
• 尺寸检测
• 图像分割
• K-means算法
• 麻雀搜索优化算法

针对复杂背景下汽车板簧轮廓特征点难以提取的问题，提出改进麻雀搜索优化的K-means背景分割算法并辅以投射线激光提取待测特征点。首先，通过遍历全局像素，根据梯度阈值确定最优方向，减小向最优方向移动的步长数值，以此改进麻雀搜索优化算法，克服算法全局搜索能力弱、容易陷入局部最优的问题；其次，将麻雀搜索的感兴趣像素点作为K-means算法的初始中心点，把具有相似特征的像素点聚为一类，使板簧从复杂的背景环境中分割出来，获取板簧的外形轮廓；最后，向板簧表面投射线激光辅助标记，相交于板簧轮廓，提取待测特征点。结果表明，提出的基于背景分割的汽车板簧尺寸检测方法可以提取待测特征点，且精度可达0.25 mm,形成在线测量数据，有利于改进生产工艺。

• 单位
  山东大学