圓檢測算法研究及其在同心度測量中的應(yīng)用.pdf

1、在模式識別和計算機(jī)視覺領(lǐng)域中，常常需要對場景中的圓形圖形進(jìn)行檢測，檢測的關(guān)鍵是如何從場景中獲取這些圖形的重要特征信息，根據(jù)圓檢測算法確定圓的參數(shù)。圓的檢測在自動化檢驗和裝配、目標(biāo)定位、醫(yī)學(xué)中的細(xì)胞分析等眾多領(lǐng)域都有廣泛應(yīng)用，研究圓檢測算法具有非常重要的意義。 Hough變換是檢測圓的基本工具之一，在參數(shù)空間不超過兩維的情況下，這種變換有著很理想的效果。當(dāng)參數(shù)空間超過兩維時，這種變換的計算時間和存儲空間都急劇增大使得它運(yùn)行效率低，

2、在實際應(yīng)用中受到很大的限制。為提高效率，人們提出了隨機(jī)Hough變換，有效降低內(nèi)存需求與計算時間，但在處理復(fù)雜圖象時，隨機(jī)采樣仍需計算大量的無效單元，造成大量無效積累，從而導(dǎo)致計算量過大。為了更好地在工業(yè)中應(yīng)用，本文對基于隨機(jī)Hough變換的圓檢測方法進(jìn)行了研究，提出兩種圓檢測算法，通過理論分析和實驗結(jié)果驗證算法的可行性和有效性，并將其應(yīng)用于陶瓷套圈同心度的檢測中。本文主要進(jìn)行了以下五個方面研究： (1) 圖象除噪。 在圖

3、象的采集、獲取、編碼和傳輸工程中，圖象在不同程度上被可見或不可見的噪聲干擾，這些噪聲在一定程度上會影響檢測結(jié)果。根據(jù)空域濾波原理，通過改進(jìn)高斯模板，得到一個除噪模板，利用該模板能有效去除圖象的背景噪聲。 (2) 邊緣檢測。 同心度檢測系統(tǒng)中圖象的獲取是通過攝象頭拍攝得到的，由于光照不均勻及光照強(qiáng)度變化等因素的干擾，通過比效幾種邊緣檢測算法，本文選取Canny算子作為邊緣檢測算子。 (3) 快速隨機(jī)Hough變換圓檢測

4、算法。 隨機(jī)Hough變換是檢測圓的一種有效方法，但在處理隨機(jī)采樣時帶來大量無效積計算，導(dǎo)致計算量過大。本文提出一種快速的隨機(jī)Hough變換圓檢測算法，對圓的檢測計算從三方面進(jìn)行研究，確認(rèn)圓時能較好地排除非圓上的點(diǎn)，通過化簡計算能更快地判斷當(dāng)前點(diǎn)是否為圓上的點(diǎn)，不需對所有可能落在圓上的點(diǎn)進(jìn)行計算。 (4)基于隨機(jī)Hough變換的快速多圓檢測算法。 針對隨機(jī)Hough變換有效采樣率低的缺點(diǎn)，提出一種基于隨機(jī)Hough

5、變換的快速多圓檢測算法。除去三類常見噪聲點(diǎn)，通過隨機(jī)采樣到的一點(diǎn)按照一定規(guī)則搜索另外兩點(diǎn)來確定候選圓，用原始圖象對候選圓進(jìn)行證據(jù)積累以判斷是否為真圓。 (5)基于圓檢測技術(shù)的同心度檢測系統(tǒng)。 目前大尺寸元器件同心度檢測技術(shù)已比較成熟，但精度低，價格昂貴，不能直接應(yīng)用于微小型元器件檢測領(lǐng)域。國內(nèi)微小型元器件的檢測技術(shù)尚處于起步階段，主要依賴國外進(jìn)口產(chǎn)品。本文對陶瓷套圈同心度檢測進(jìn)行了研究，通過控制均勻采樣提高檢測精度，應(yīng)用本

6、文的圓檢測算法進(jìn)行計算，提高了計算速度，取得了較好的效果。 論文中的算法取得了如下結(jié)果： (1) 除噪算法計算速度快，能有效去除圖象的背景噪聲，有較好的應(yīng)用價值。 (2) 快速隨機(jī)Hough變換圓檢測算法有效地減少了計算量，檢測時間僅為RHT的1/5。另外，該算法還可與其它的改進(jìn)算法相結(jié)合得到性能更優(yōu)的算法，具有更廣泛的應(yīng)用價值。 (3)基于隨機(jī)Hough變換多圓快速檢測算法較其他算法能更快地檢測出圖象中的多個