【摘 要】
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光纤传像束是利用一定数量且规则排列的光纤实现传输图像的无源器件。为保证其成像质量，文章基于机器视觉技术研究了一种对光纤数量的优化检测系统。针对光纤传像束端面图像采集不完整或边缘有缺陷的情况，文章提出了一种基于欧拉数计算的边缘优化处理算法，可以识别、标记并分类图像中所有的边缘轮廓，不仅实现了对光纤数量的精确检测，而且通过图形处理器（GPU）处理提高了算法性能。文章算法均在Visual Studio
【机 构】
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南京理工大学电子工程与光电技术学院
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光纤传像束是利用一定数量且规则排列的光纤实现传输图像的无源器件。为保证其成像质量，文章基于机器视觉技术研究了一种对光纤数量的优化检测系统。针对光纤传像束端面图像采集不完整或边缘有缺陷的情况，文章提出了一种基于欧拉数计算的边缘优化处理算法，可以识别、标记并分类图像中所有的边缘轮廓，不仅实现了对光纤数量的精确检测，而且通过图形处理器（GPU）处理提高了算法性能。文章算法均在Visual Studio 2013、Opencv 3.1和CUDA 10.1的环境下调试运行。实验结果表明，该系统对图像中光纤总数的检测误差率约为0.27%,优化检测的误差率约为0.03%,基本满足设计要求。不仅如此，与常规的检测方法相比，文章所提优化算法可大幅度降低对阈值的选取要求，并有更高的检测效率。在统一计算设备架构（CUDA）的支持下，双边滤波提速约20倍，优化算法及整体运行减少近1/2时间。
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