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基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测
摘要
熔池图像处理是非常重要的制造业应用之一，准确的熔池边缘检测是熔池图像处理的核心问题。该论文以形态学多尺度多结构方法为基础，提出了一种新的熔池图像边缘检测方法。该方法通过对熔池图像进行多尺度形态学处理，利用多个结构元素进行边缘检测，并针对不同尺度的边界进行融合，从而获得更加准确的边缘检测结果。实验结果表明，该方法不仅具有较高的边缘检测精度，而且能够有效地保留熔池图像中的细节信息，具有广泛的应用前景。
关键字：熔池图像处理，边缘检测，形态学，多尺度，多结构
引言
熔池是加工过程中最常见的现象之一，在很多领域，如航空航天、汽车等制造业中都有重要的应用。如何对熔池进行准确的边缘检测是熔池图像处理的核心问题之一，也是熔池质量控制的重要手段之一。多尺度多结构是形态学领域的重要研究方向，具有在局部信息处理方面具有很好的效果。本文研究基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测方法，通过对熔池图像进行多尺度形态学处理，采用多个不同结构元素进行边缘检测，并对不同尺度的边界进行融合，以获得更加精确的边缘检测结果。
熔池图像边缘检测方法
1.图像的多尺度处理
图像的多尺度处理是对图像在不同尺度下具有不同表现形式的基本操作。常用的方法包括高斯金字塔、拉普拉斯金字塔等。本论文采用高斯金字塔方法对熔池图像进行多尺度处理。
2.形态学处理
形态学处理是对图像进行基于形态学原理的图像处理方法。常用的操作包括膨胀、腐蚀、开闭运算等。形态学处理具有对图像细节信息保持较好的特点，因此在熔池图像处理中常被使用。本论文采用不同大小的结构元素进行形态学处理，以获取熔池图像不同尺度的特征。
3.多结构元素的边缘融合
在形态学处理中，不同大小的结构元素对边缘的检测有不同的效果。因此，本文采用多个不同结构元素进行熔池图像的边缘检测，并通过多种边界融合算法将不同尺度的边界进行融合，以获得更加精确的熔池图像边缘检测结果。
实验结果
本文采用多组熔池图像进行实验验证，采用本文所述方法和传统的边缘检测方法进行对比。实验结果表明，本文所提出的基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测方法不仅在边缘检测精度上有较大提升，同时能够保留熔池图像中的细节信息。具体实验结果如下：
-本文方法在准确率上均高于传统方法；
-采用不同大小的结构元素进行边缘检测，在不同尺度上均能够检测到边界信息；
-不同融合算法对实验结果具有一定的影响，其中加权融合方法的边缘检测精度更高。
结论
本文通过研究基于形态学多尺度多结构的熔池图像边缘检测方法，提出了一种更加有效、准确且灵活的熔池图像边缘检测方法。通过对熔池图像进行多尺度形态学处理，利用多个不同结构元素进行边缘检测，并采用不同融合算法将不同尺度的边界进行融合，以获取更加精确的熔池图像边缘检测结果。实验结果表明，本文所提出的方法具有较高的边缘检测精度，同时能够有效保留熔池图像中的细节信息，具有广泛的应用前景。