硬度图像角点检测算法

曲福恒，杨勇，胡雅婷，陈学广

（1长春理工大学 计算机科学技术学院，长春 130022；2吉林农业大学 信息技术学院，长春 130118）

硬度是固体材料表面抵抗变形或破坏的能力，是零件机械性能的一个综合体现，通过对硬度的测量可以得到零件的诸多信息［1-3］。实际中应用最广的是压痕硬度，它根据压痕尺寸来确定材料的硬度值。由于压痕尺寸较小，传统方法依靠显微镜下的人工测量，难以达到精度要求［4］。利用图像处理技术进行全自动的硬度检测避免了这方面的问题［2，4］。这类方法主要分为两步：首先通过图像处理技术提取出零件压痕图像四个角点(原文献［2，4］中称为四边形顶点)的位置坐标，根据角点的坐标信息计算出其对角线的长度。然后根据图像像素和实际长度的换算关系利用硬度的计算公式得出材料的硬度值。角点定位的准确程度直接影响着最终的检测结果，而硬度图像的复杂性使角点定位成为硬度自动检测的难点和关键点。硬度图像干扰严重，传统角点检测算法无法定位目标区域角点。现有文献中的硬度检测没有直接利用角点检测算法来寻找目标区域的角点，而是采用直线拟合目标边缘特征点再求交点的方法来确定角点［2，4］。由于图像边缘弯曲复杂、杂质干扰严重，这种单独依靠边缘信息的方法精度必然受到影响，见图6、图8(g)。

目前的角点检测算法分为两大类，一类是以灰度变化来定义角点的算法。典型算法包括Harris算法［5］，SUSAN 算法［6］，LoG(Laplacian of a Gaussian)算法［7］等。……