陈琛
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：西安工业大学更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于自然参数网络的原子化能预测方法
- 本发明涉及一种基于自然参数网络的原子化能预测方法，获取含有材料结构信息的cif文件，并将cif文件转换为mat文件；从mat文件中提取每一种材料中原子的空间位置信息及能量数据；利用每一种材料中的原子核电荷数及空间位置信息...
- 何朝政楚超勤肖秦琨陈琛
- 刀具图像轮廓特征检测
- 数控刀具参数检测技术广泛应用于刀具制造和数控加工领域,对保证加工精度、提高加工效率、降低生产成本等有重要意义。近年来基于计算机视觉的刀具检测技术发展迅速,在视觉刀具检测中,刀具图像特征检测对提高检测精度、检测效率和检测自...
- 陈琛
- 关键词：数控刀具亚像素角点检测
- 文献传递
- 高斯插值亚像素边缘检测算法的优化被引量：4
- 2012年
- 针对传统的高斯插值算法运用在图像检测上定位不准确,定位精度随着所选择定位角度的不同而不同,效率低等问题,对高斯插值亚像素边缘检测算法进行了优化.首先,通过LOG算子获得像素级的边缘后,进行Hough变换,得到图像边缘的斜率和在垂线方向相应点,并设置新的坐标系;然后,利用泰勒级数插值法在新的坐标系下获取灰度值的方向梯度;最后,对变换后的亚像素梯度方向进行高斯插值计算.实验结果表明:优化后的方法比传统的算法可以得到更好的精度,更高的效率,且具有方向不变性,验证算法的精度达到0.05个像素,有效地提高了图像边缘提取的精确度.且将该算法运用于刀具几何参数的检测和视觉设备效果很好.
- 来跃深陈琛田军委程钢
- 关键词：图像处理亚像素边缘检测高斯插值
