[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)的RANSAC算法的炮孔識別方法

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• 申請日: 2020-11-09
• 公開（公告）號: CN112465892A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李順波;樊保龍;余德運(yùn);楊威;劉國慶;江雅勤;孫鵬飛;衣方;張世青;王銀濤;李本奎
• 申請（專利權(quán)）人: 北方爆破科技有限公司
• 主分類號: G06T7/60
• 分類號: G06T7/60
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進(jìn)的RANSAC算法的炮孔識別方法，其特征在于，所述方法包括：

⑴對炮孔區(qū)域拍照，得到圖像，在圖像中任意選擇一個(gè)輪廓；

⑵在這個(gè)輪廓中隨機(jī)取三個(gè)點(diǎn)，根據(jù)這三個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)求出相應(yīng)的圓心坐標(biāo)(x₀，y₀)和半徑r，即模型；

⑶根據(jù)得到的圓心坐標(biāo)(x₀，y₀)和半徑r，計(jì)算輪廓中其他點(diǎn)距圓心的距離，若某一點(diǎn)距圓心的距離與半徑r之差小于shift(即丨距離－半徑|＜shift，其中shift是允許的誤差，是輪廓上點(diǎn)距離圓心的距離和半徑的差值的絕對值)，則將此點(diǎn)加入所述模型的點(diǎn)集set中；

⑷若set中點(diǎn)的個(gè)數(shù)(即數(shù)據(jù)集中滿足該模型的點(diǎn)數(shù))＞sum(sum是符合模型點(diǎn)數(shù)的最小值)，將此模型和sum值加入候選集中；

⑸反復(fù)循環(huán)步驟⑵至⑷k次(k為最小迭代次數(shù)，即計(jì)算幾次模型；可以根據(jù)需要選擇任意值)，選擇候選集中投票數(shù)最多的模型；

⑹該模型即為炮孔。

2.如權(quán)利要求1所述的基于改進(jìn)的RANSAC算法的炮孔識別方法，其特征在于，所述的步驟⑸為：將所選擇的模型上的點(diǎn)進(jìn)行最小二乘擬合，得到精確模型，該模型即為炮孔。

3.如權(quán)利要求1或2所述的基于改進(jìn)的RANSAC算法的炮孔識別方法，其特征在于所述的shift為1。

4.如權(quán)利要求1或2所述的基于改進(jìn)的RANSAC算法的炮孔識別方法，其特征在于將surn＝0.5×該輪廓總點(diǎn)數(shù)作為循環(huán)中斷條件。

5.如權(quán)利要求1或2所述的基于改進(jìn)的RANSAC算法的炮孔識別方法，其特征在于所述的k為30。