数学形态学与主动轮廓模型的托槽焊膏图像检测算法

石玲玉; 程玉柱; 刘军; 马原卉; 黄元; 王皖君

doi:10.13873/J.1000-9787(2020)03-0150-03

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数学形态学与主动轮廓模型的托槽焊膏图像检测算法

计算与测试 | 更新时间：2025-09-11

- 数学形态学与主动轮廓模型的托槽焊膏图像检测算法
- Bracket and solder paste image detection method based on mathematical morphology and active contour model
- 传感器与微系统 2020年第3期页码：150-152
- 作者机构：
  
  南京林业大学机械电子工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13873/J.1000-9787(2020)03-0150-03
  中图分类号： TH787;TP391.41
- 纸质出版：2020
- 稿件说明：
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石玲玉, 程玉柱, 刘军, 等. 数学形态学与主动轮廓模型的托槽焊膏图像检测算法[J]. 传感器与微系统, 2020,(3):150-152.

SHI Lingyu, CHENG Yuzhu, LIU Jun, et al. Bracket and solder paste image detection method based on mathematical morphology and active contour model[J]. 2020, (3): 150-152.
石玲玉, 程玉柱, 刘军, 等. 数学形态学与主动轮廓模型的托槽焊膏图像检测算法[J]. 传感器与微系统, 2020,(3):150-152. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2020)03-0150-03.

SHI Lingyu, CHENG Yuzhu, LIU Jun, et al. Bracket and solder paste image detection method based on mathematical morphology and active contour model[J]. 2020, (3): 150-152. DOI： 10.13873/J.1000-9787(2020)03-0150-03.

摘要

针对牙齿矫正托槽加工中的焊膏残留问题

提出一种数学形态学和主动轮廓模型的托槽焊膏图像检测算法。首先对三原色(RGB)彩图进行R-B灰度化处理

并进行灰度图阈值分割;然后对二值图进行数学形态学操作

去除噪声并提取托槽区域彩图。对托槽彩图进行色度

饱和度

纯度(HSV)转换

用主动轮廓模型对H分量进行分割。将托槽作为初始分割范围

再利用循环伏安(CV)模型分割出焊膏。试验结果表明:提出的算法目标定位能力强

能很好地提取焊膏目标

Jaccard相似度(SD)指数、正确率、错分率、漏分率分别为83. 41%

90. 96%

16. 97%

2. 43%。

Abstract

Aiming at the problem of solder paste residue in orthodontic bracket machining

an image detection algorithm based on mathematical morphology and active contour model is proposed. Firstly

the red green blue（ RGB） color image is processed by R-B grayscale

and the grayscale image is segmented by thresholding.Secondly

the binary image is operated by mathematical morphology to remove noise and extract the color image of bracket region. Hue saturation value（ HSV） transformation of bracket color map is carried out

and H component is segmented by active contour model. The bracket is used as the initial segmentation range and the cyclic voltammetry（ CV） model is used to separate the solder paste. The experimental results show that the proposed algorithm has strong target localization ability and can extract solder paste target well. similarity degree（ SD）

Dice

error rate（ ER） and neglection rate（ NR） are 83. 41 %

90. 96 %

16. 97 % and 2. 43 %

respectively.

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