[發(fā)明專利]一種基于邊緣檢測與擬合曲線聚類的圓檢測方法

有效

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• 申請日: 2014-03-24
• 公開（公告）號: CN103886597B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發(fā)明（設計）人: 王祥敏;董逢武;汪國有
• 申請（專利權）人: 武漢力成偉業(yè)科技有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 武漢開元知識產(chǎn)權代理有限公司42104
• 代理人: 樊戎

技術領域

本發(fā)明涉及工業(yè)生產(chǎn)中對具有圓形結構物體的圓曲線檢測，特別是涉及一種基于邊緣檢測與擬合曲線聚類的圓檢測方法。

背景技術

在工業(yè)生產(chǎn)中，機器視覺技術已廣泛地應用于目標的檢測和識別領域。相對于傳統(tǒng)的檢測手段，這種技術不僅速度快、精度高、可靠度好，而且大大提高了生產(chǎn)效率，有鑒于此，該技術已被越來越多的生產(chǎn)企業(yè)所采用。由于人造物體常具有圓形結構特征，因此圓的檢測在工業(yè)應用中有著重要的研究意義，如基于機器視覺的點膠機，在識別攝像頭模組等具有圓形結構的器件的點膠位置時，需要快速、準確地對圓形結構進行檢測。

目前，現(xiàn)有的圓檢測方法大致分為兩類：基于Hough變換（Hough?Transform，霍夫變換）的方法和基于曲線擬合的方法。

在各種檢測圓的方法中，Hough變換方法因其具有可靠性高、對噪聲和邊緣的不連續(xù)具有更好的適應性等優(yōu)點而被廣泛采用。但是由于需要在三維參數(shù)空間進行累積計算，造成計算量大、占用資源過多，而且在處理有復雜背景干擾圖像時，由于會引入大量的無用累積，使算法性能大大降低，甚至導致無法有效地提取圓。而曲線擬合的方法由于對野點（Outlier）比較敏感，所以在背景復雜和圓邊緣模糊的情況下會產(chǎn)生較大的檢測誤差。此外，除了背景干擾因素，實際工業(yè)應用中還存在著光照條件的變化和不均勻等干擾因素，常會導致圓形邊緣模糊或者不連續(xù)，影響圓檢測方法的準確性和效率。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服上述背景技術的不足，提供一種基于梯度方向和邊緣特征的圓檢測方法，使其具有對變化的光照條件和圓邊緣不連續(xù)的情況有較好的適應性，計算速度快、抗噪性好、資源消耗少等優(yōu)點。

本發(fā)明提供的一種基于邊緣檢測與擬合曲線聚類的圓檢測方法，包括如下步驟：步驟一，將輸入圖像轉換為灰度圖，在灰度圖上檢測邊緣，并通過曲線跟蹤得到初始的邊緣曲線集合，剔除像素點數(shù)小于像素點閾值ε的邊緣曲線，得到曲線集合T={T₁,T₂,…,T_N}，其中N為曲線T_i數(shù)目；步驟二，計算曲線集合T中每個邊緣點在灰度圖中的水平方向梯度G_x和垂直方向梯度G_y，并記錄每個邊緣點的梯度方向矢量步驟三，基于邊緣梯度方向約束的候選曲線標記與參數(shù)擬合，具體過程如下：1）針對曲線集合T中每條曲線T_i通過最小二乘法進行圓擬合，得到每條曲線T_i對應的估算圓心c_fi和估算半徑r_fi；2）計算曲線集合T中每條曲線T_i的邊緣點到對應估算圓心c_fi的方向矢量，曲線T_i的邊緣點到相對應的估算圓心c₀的方向矢量為：3）基于梯度方向約束的候選點標記：計算每條曲線T_i中每個邊緣點的梯度方向矢量和到估算圓心c₀的方向矢量之間的夾角θ，由矢量內(nèi)積公式可以得到：其中，為矢量的內(nèi)積，和為矢量的模，如果|cosθ|>ξ，其中ξ為角度閾值，則所述邊緣點標記為候選點；4）通過候選點投票的方式確定候選曲線集合：對曲線集合T中所有曲線T_i的候選點進行統(tǒng)計：計算每條曲線T_i中的候選點占所述曲線T_i中所有點數(shù)的比例其中，t_i和N_i分別為每條曲線T_i中候選點點數(shù)和所有點點數(shù)，i=1,2,…,N，如果p_i大于百分比閾值η，則所述曲線T_i標記為候選曲線，從而得到候選曲線集合T_r={T_r1,T_r2,L,T_rk}，其中k為候選曲線T_ri數(shù)目；5）候選曲線T_ri的圓參數(shù)校準：對候選曲線集合T_r中的每個候選曲線T_ri去掉非候選點后，再次通過最小二乘法進行圓擬合，得到擬合的圓心c_f和半徑參數(shù)r，組成所述候選曲線T_ri的三維特征矢量(a,b,r)，其中a和b為圓心c_f的橫縱軸坐標；步驟四，候選曲線的聚類與融合：對候選曲線T_ri的三維特征矢量(a,b,r)進行聚類，將聚為一類的候選曲線T_ri作為一個圓，得到圓集合C={C₁,C₂,…,C_k},其中k為圓C_i數(shù)目，對每個圓C_i對應的所有候選曲線T_ri的候選點通過最小二乘法進行圓擬合，得到融合后的圓心c_ci和半徑r_ci。