機械視覚で金属製品のエッジを識別する際、表面の明るさが不均一であるとエッジの誤認識が生じやすく、従来のエッジ検出アルゴリズムはノイズ除去時に多くのエッジ情報も抑制してしまい、エッジ検出の質が低下する。本論文では、ガイド付きフィルタRetinexと適応的Cannyに基づく画像エッジ検出アルゴリズムを提案する。本アルゴリズムは、ガイド付きフィルタに基づくRetinex法で金属製品画像の反射成分を取得し、加重分布による適応ガンマ補正で反射成分画像のコントラストを向上させる。その後、適応異方性拡散フィルタで強調後画像のノイズを除去し、ノイズおよび低コントラストのテクスチャを抑制し、改良された四方向Sobel勾配テンプレートで画像エッジを抽出する。最後に、従来のCannyアルゴリズムの非極大値抑制と二重閾値分割を用いてエッジをさらに細かく調整する。実験結果は、新しいアルゴリズムが典型的な金属小部品の検出時に画像シャープネス指標を47.11から68.39に向上させ、金属表面の輝度標準偏差を44.76から20.16に低減し、ノイズ指標を1.1から約0.15に低減し、ノイズ除去と同時に画像エッジの鮮明さを良好に保持することを示した。本手法は、金属表面の明るさ不均一によるエッジ誤認識問題を効果的に改善し、抽出されたエッジの接続性も良好である。

画像処理; 明るさ不均一; 金属製品; 画像強調; エッジ検出; 改良Canny