複雑な環境下における航空部品の穴特徴の効率的かつ高精度な検出を実現するために、視覚的顕著性と群意思決定を統合した検出方法を提案した。従来のFT顕著性検出アルゴリズムに画像強調ステップを導入し、最大顕著領域の中心を参照とした重みを各ピクセルに付与し、改良した方法で画像の穴領域をセグメンテーションした。多層スケールかつ複数の構造要素を持つ新しい数学的形態学的エッジ検出アルゴリズムを設計し、輪郭細線化アルゴリズムと組み合わせて穴領域の輪郭抽出を行った。最後に、Meanshiftアルゴリズムを用いて輪郭点の円の中心位置を探索し、群意思決定に基づく新しい円半径計算モデルを構築し、穴特徴の主要な幾何パラメータを取得した。結果は以下の通りである。改良された視覚顕著性特徴検出アルゴリズムは、穴特徴をより鮮明に浮き彫りにした全解像度顕著性マップを生成できる。新しい数学的形態学的エッジ検出アルゴリズムは簡素化され信頼性の高い輪郭点を得られる。この方法は不均一な照明、様々な穴欠陥および穴内壁の干渉下でも高い安定性を示す。ノイズ密度が30％に達しても穴検出を成功裏に完了し、円中心座標および半径誤差は0.012 mm未満である。平均検出時間はわずか0.236秒である。この方法は複雑な環境下で航空部品の穴特徴を正確かつ安定的に検出可能である。

航空部品;穴特徴検出;顕著性検出;数学的形態学;群意思決定