복잡한 환경에서 항공 부품 구멍 특징의 효율적이고 고정밀 검출을 위해 시각적 중요성 및 군집 의사결정을 통합한 검출 방법을 제안하였다. 고전적인 FT 중요성 검출 알고리즘에 이미지 강화 단계를 도입하고, 최대 중요 영역 중심을 기준으로 각 픽셀에 가중치를 부여하여 개선된 방법으로 이미지의 구멍 영역을 분할하였다. 다중 스케일 및 다중 구조 요소를 갖는 새로운 수학적 형태학적 에지 검출 알고리즘을 설계하고, 윤곽선 세분화 알고리즘과 결합하여 구멍 영역의 윤곽선을 추출하였다. 마지막으로 Meanshift 알고리즘을 사용하여 윤곽선 점들의 원 중심 위치를 찾고, 군집 의사결정에 기반한 새로운 원 반경 계산 모델을 구축하여 구멍 특징의 주요 기하학적 매개변수를 얻었다. 결과는 다음과 같다: 개선된 시각 중요성 특징 검출 알고리즘은 구멍 특징을 더욱 뚜렷하게 강조하는 전해상도 중요도 지도를 생성할 수 있다; 새로운 수학적 형태학적 에지 검출 알고리즘은 단순하고 신뢰할 수 있는 윤곽선 점을 얻을 수 있다; 이 방법은 불균일한 조명, 다양한 구멍 결함 및 구멍 내벽 간섭 조건에서 안정성을 보인다; 노이즈 밀도가 30%에 달하더라도 구멍 검출을 성공적으로 수행하며, 원 중심 좌표와 반경 오차는 0.012 mm 미만이다; 평균 검출 시간은 단 0.236초이다. 이 방법은 복잡한 환경에서 항공 부품 구멍 특징을 정확하고 안정적으로 검출할 수 있다.

항공 부품;구멍 특징 검출;중요성 검출;수학적 형태학;군집 의사결정