工件的椭圆轮廓检测方法研究.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107220989A(43)申请公布日2017.09.29(21)申请号201710462548.1(22)申请日2017.06.19(71)申请人江南大学地址214122江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号(72)发明人化春键熊雪梅(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)权利要求书1页说明书3页附图1页(54)发明名称工件的椭圆轮廓检测方法研究(57)摘要针对双目视觉测量圆弧工件的过程中，空间圆的形状在单个相机的拍摄下，投影到一个平面会形成椭圆。圆弧边缘上存在一些缺口或者缺陷等，因此对椭圆的正确拟合，排除边缘错误点，对后续的点的正确匹配以及空间圆半径的求解产生重要影响。本文在Hough变换的基础上，利用改进的RANSAC算法拟合多条直线求得椭圆中心点。同时，利用椭圆对称性，将Hough变换在对称点上对余下三个参数进行投票，减少计算量的同时增强准确性。最后，通过实验验证该方法的可行性。CN107220989ACN107220989A权利要求书1/1页1.在Hough变换拟合椭圆的过程中，为了有效降低参数空间累加器的维数和Hough变换的存储需求以尽可能加快椭圆检测的速度，本发明利用降维的思想，首先求得过椭圆平行弦中点的直线，进而利用改进的RANSAC算法拟合多条直线，从而确定椭圆的中心，最后确定椭圆拟合所需的其他参数。2.根据权利要求1中所述的确定椭圆平行弦中点，具体流程如下：第一步，首先采用Sobel算子对预处理后的椭圆图像进行边缘检测，得到边缘轮廓信息。令边缘检测图像为I1，I2为初始化的空白图像。第二步，对图像I1进行逐行扫描时，找到每行椭圆轮廓的两点，连接两点求得水平弦的中点，并将求出中点坐标存储图像I2中。第三步，同理对图像进行列扫描，找到每列椭圆轮廓竖直弦中点，并存储在I2中。3.根据权利要求1中所述的改进的RANSAC算法拟合多条直线确定椭圆的中心，其特征是，传统的RANSAC算法只能拟合1条直线，本发明在传统RANSAC算法的基础上，提出了一种改进的RANSAC算法，用于拟合多条线。具体的拟合流程总结如下：第一步，将求得的中点信息存储在I2中。第二步，确定RANSAC算法的最大循环次数n和残差阈值λ。第三步，在I2中随机选取2个不同的点，构建直线L。计算I2中剩余点到直线L的距离，记作Di(i＝1,…,n-2)，若Di<λ，则该点为内点，否则为外点，统计内点的数目，记作K。第四步，重复第三步，直至达到最大循环次数n。该过程可以得到多个K值，找出其中最大的K值，记作Kmax。则获得Kmax所对应的2个随机点所确定的直线模型，即为最优拟合直线。第五步，将最优拟合直线的所有内点，都从I2中剔除。第六步，确定所需拟合直线的数量，记作a，重复a次第三步到第五步，即可找到a条拟合直线(a由椭圆数量决定，是已知条件)。4.根据权利要求1所述的利用RANSAC算法剔除异常点的同时，能得到椭圆中心点坐标。在已知椭圆中心点(p，q)的情况下，确定椭圆方程E还需要知道的参数是θ、a、b即为椭圆的转角、半长轴和半短轴。在确定转角和长短轴之前，首先要进行正确椭圆中心的确定，改进的RANSAC算法得到了全部交叉点。但在检测多个椭圆时，检测到的线过多，可能会存在错检的点。针对这种情况本发明采取的方案如下：第一步，若求得的椭圆中心有n个，设定n个空白图像，分别为G1、G2…Gn。第二步，对边缘检测图像I1进行行扫描，对于检测到的点分别对各个椭圆中心求对称点。第三步，若扫描点关于第n个中心求得的对称点在I1中真实存在，则将对称点同时存储在Gn中。第四步，求得的对称点较多的椭圆中心拟定为正确的椭圆中心，并将对应的Gn保留，其他则剔除。2CN107220989A说明书1/3页工件的椭圆轮廓检测方法研究技术领域[0001]本发明涉及的是一种图像处理技术领域的方法，具体是一种在Hough变换的基础上，利用改进的RANSAC算法拟合多条直线求得椭圆中心点，进而进行降维减少计算量的椭圆检测方法。背景技术[0002]在工业生产中，有许多工件存在圆或者椭圆的形状。采用双目视觉测量过程中，空间圆的形状在单个相机的拍摄下，投影到一个平面会形成椭圆，椭圆的检测对后续的点的正确匹配产生重要影响。直接最小二乘法是一种有效的基于参数拟合进行椭圆检测的方法，这种方法对于理想数据点的椭圆拟合精度高，然而它对于噪声非常敏感，并且不能够在一幅图像中检测多个椭圆。Hough变换是解决椭圆拟合的一种有效途径。由于定义一个椭圆需要五个参数，Hough变换需要五维累加器阵列来构造参数空间，因此这种方法需要占用大量的内存，计算速度慢，而且精度很低，甚至出现不正确的解。[0003]为了有效降低Hou