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摘要
为解决制造业与机器视觉融合过程中，机械零件图像轮廓提取准确度不高的问题，提出基于多尺度卷积的制造业机械零件图像轮廓特征提取方法，方法使用小波变换增强方式对机械零件图像实时增强预处理后，建立机械零件图像Lab颜色模型，以Lab颜色模型输出结果为基础，使用最大类间方差方法，对机械另加图像灰度阈值展开分割后，使用凸曲线轮廓边缘区域检测方法，获取机械零件图像轮廓边缘区域。将该区域机械零件图像输入到多尺度卷积神经网络模型内，经过模型迭代输出制造业机械零件图像轮廓特征，完成其图像轮廓特征提取过程。实验结果表明：该方法具备较强的机械零件图像增强能力，同时可有效提取机械零件图像轮廓特征，受特征点数量影响较小，应用效果显著。
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单位青岛恒星科技学院; 青岛大学
