MMSC9
Atti del V Congresso “Metrologia & Qualità” (Marzo 2007)
Nuovo algoritmo per la riduzione dell’effetto periodico nella
misura di spostamento con risoluzione sub-pixel
ANGELA CANTATORE(1), ALFREDO CIGADA(2)
ReMO SALA(3), EMANUELE ZAPPA(4)
E(1)
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(4)
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Abstract
Il lavoro presenta un innovativo algoritmo di localizzazione degli edge all’interno di immagini
digitali, con risoluzione sub-pixel e capace di ridurre l’incertezza di misura.
L’edge è un elemento base dell’elaborazione delle immagini ed è caratterizzato da un gradino di
intensità luminosa, ossia una variazione netta da un livello alto ad uno basso (in questo caso ci si
riferirà ad “edge negativi”) o viceversa (“edge positivi”). Le coordinate della transizione (edge)
vengono stimate dagli algoritmi di edge detection, anche con risoluzione di frazioni di pixel, detti
algoritmi di edge detection sub-pixel.
L’utilizzo di algoritmi di estrazione della posizione di edge da immagini, con accu-ratezza elevata,
va inteso come uno strumento base utile per migliorare l’accuratezza di numerosi sistemi di misura
che si basano sulla acquisizione ed elaborazione delle im-magini; si pensi ad esempio alla
individuazione di bordi di oggetti per controlli dimen-sionali, di forma e di orientazione.
Gli algoritmi commerciali più diffusi stimano la posizione dell’edge con risoluzione sub-pixel
utilizzando delle curve che approssimano localmente il profilo di luminosità e andando poi a
ricercare dei punti caratteristici di tali curve (generalmente il flesso) [1]. Sebbene la risoluzione
fornita da queste tecniche sia di frazioni di pixel (spesso 1/10 o anche 1/50 di pixel), come è noto
dalla letteratura, l’incertezza associata a tali misure è spesso molto maggiore della risoluzione.
In questo lavoro si propone un algoritmo di edge detection con risoluzione sub-pixel caratterizzato
da un’incertezza inferiore a quella degli algoritmi attuali. L’algoritmo proposto è in grado di
localizzare edge in immagini con valori di intensità diversi, carat-terizzate anche da una messa a
fuoco non perfetta.
