基于改进阈值分割和CV模型的熔池图像几何特征提取方法研究

基于改进阈值分割和CV模型的熔池图像几何特征提取方法研究摘要：本文提出了一种基于改进阈值分割和CV模型的熔池图像几何特征提取方法。首先，采用改进的Otsu阈值分割算法实现图像的二值化，并进行图像的去噪

CV 基于改进阈值分割和模型的熔池图像几何特征提 取方法研究 摘要：本文提出了一种基于改进阈值分割和CV模型的熔池图像几 何特征提取方法。首先，采用改进的Otsu阈值分割算法实现图像的二值 化，并进行图像的去噪处理；其次，应用计算机视觉模型，提取熔池图 像的几何特征，包括熔池的边缘曲线、熔池的轮廓、熔池的面积、熔池 的弧度等。实验表明，该方法可以较好地提取熔池图像的几何特征，为 熔池质量检测及参数优化提供了基础。 关键词：改进阈值分割；CV模型；熔池图像；几何特征提取；质量 检测 1.引言 熔池图像在工业生产中具有重要的作用。通过熔池图像可以直观地 观察熔池的形态和质量，为熔池参数的优化提供依据。在熔池图像处理 中，几何特征提取是重要的一步，可以通过计算熔池图像的几何特征对 熔池的质量进行分析和评价。因此，如何准确地提取熔池图像的几何特 征成为了研究的焦点。 近年来，计算机视觉技术飞速发展，得到了广泛的应用。基于计算 机视觉的方法可以实现熔池图像的快速处理和几何特征提取。本文提出 了一种基于改进阈值分割和CV模型的熔池图像几何特征提取方法，旨在 实现对熔池图像的高效处理和准确特征提取。 2.研究方法 2.1改进阈值分割算法 阈值分割算法是图像处理中常用的一种算法，用于将图像分割为黑 白两部分。其中，Otsu算法是经典的阈值分割算法之一，可以通过计算