研究目的
通过开发一种结合边界子集与角点子集的新算法，提出一种新型边缘检测方法，以解决光学表面轮廓测量中边缘测量的模糊性问题，实现精确的边缘重建。
研究成果
所开发的方法使检测精度提高了15倍，测量误差控制在1%以内。作为标准偏差的测量精度也保持在测量范围1.05%以下。
研究不足
该研究承认子集尺寸和散斑图案对比度是影响测量精度的关键参数，这为未来研究的优化指明了潜在方向。
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基于数字图像相关技术的三维表面轮廓精确测量新型边界边缘检测方法
DOI：10.3390/app8122541
期刊：Applied Sciences
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
数字图像相关法（DIC）已成为一种流行的全场表面轮廓测量技术，用于分析平面内和平面外的动态结构。然而，基于传统DIC的表面三维轮廓测量往往会在表面边缘产生错误的轮廓线。边界边缘检测仍是DIC中的关键问题之一，因为由于光学衍射和高度模糊性，不连续的表面边缘无法被检测到。为解决光学表面轮廓测量中边缘测量的模糊性问题，本研究开发了一种新颖的边缘检测方法，该方法结合使用边界子集和角点子集的新算法，以实现精确的边缘重建。通过重建预校准的量块和圆形目标来验证所提方法的可行性?；苟跃哂胁煌砻娣瓷涮匦缘墓ひ滴锾褰辛耸笛?。结果表明，所开发的方法在检测精度上实现了15倍的提升，测量误差控制在1%以内。
作者：
Liang-Chia Chen，Ching-Wen Liang
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