指针式仪表视频图像中指针精确提取算法的研究

<正>一、指针精确提取算法以往算法中大多用基于单幅二值化图像的Hough变换检测直线的方法来提取指针,在这里,笔者提出3种算法综合使用来精确提取圆盘仪表的指针的方法:方法一仍然是二值单幅图像上基于Hough变换的方法;方法二是灰度单幅图像上的基于极坐标中心投影的方法;方法三是针对动态仪表视频图像,利用最小二乘法处理在某一时刻获取的多个指针角度值。Hough变换方法作用在二值图像上,针对图像质     

基于改进随机Hough变换的快速中心检测方法

为了实现芯片焊盘的中心提取,建立了显微视觉系统,研究了焊盘中心坐标的图像检测方法.该方法将改进的随机Hough变换与最小二乘法结合起来,实现对焊盘中心坐标的快速准确定位.首先,根据焊盘基本为圆形的特征,初步确定使用Hough变换法和最小二乘法进行中心检测.其次,分析了这两种方法存在的问题和不足,引出了改进的随机Hough变换法.最后,根据焊盘边缘凹凸不平的特点,将改进的随机Hough变换法和最小二乘法结合起来,通过随机Hough变换检测出焊盘中心的大致坐标,进而锁定焊盘边缘,再通过最小二乘法对中心坐标进行修正而得到精确的亚像素级中心坐标.实验结果表明,该方法的检测精度可达0.57μm,运行时间在12 ms以内,满足显微视觉系统的精度高、速度快和抗干扰能力强等要求.     

Hough变换和最小二乘拟合的车道线协调检测

针对车道线检测的实时性和鲁棒性要求,借助车道线参数置信区间和Kalman滤波器,采用基于Hough变换的车道线参数全局提取和基于最小二乘拟合的车道线参数局部小窗口提取相协调的方法对车道线进行检测.通过设定车道线感兴趣区域,利用改进快速中值滤波、车道线特征滤波、梯度方向角直方图筛选和车道线连通性分析等图像预处理算法削减图...     

基于RHT-LSM直线检测方法的研究

本文结合随机Hough变换(RHT)抗噪声能力强与最小二乘法(LSM)拟合精度高的特性,提出了一种基于随机Hough变换与最小二乘法进行直线检测的方法.该方法能用于背景噪声较强,直线存在一定弯曲的图像,检测精度高.首先,用随机Hough变换确定直线的大致位置,得到直线参量和数量;然后,利用所得直线参数,计算图像中的点到直线的距离,根据距离,可以确定每条直线附近的点集,剔除干扰点和噪声;最后,用最小二乘法对点集中的各点进行拟合,得到精确的直线参量.把该方法应用于列车动态识别中的制动梁检测,得到了良好的效果.     

基于三坐标测量叶型的评价方法

在三坐标检测叶片过程中,需要拟合计算叶型轮廓度和叶型位置度参数。在应用中针对此问题提出了一种利用最小二乘法拟合叶型的算法,核心是利用LM优化算法寻找最小条件来评价叶型参数并具有粗大误差点剔除功能。同时应用独立原则对叶型前缘和后缘单独评价的方法。     

基于MATLAB仿真的配网故障定位研究

本文采用基于模型参数识别原理的递推最小二乘法对小电流接地系统单相接地故障进行定位。利用MATLAB建立故障定位模型,并仿真经不同电阻接地。对故障时故障相母线电压和故障线路电流进行采样作为定位算法程序的输入数据。利用电压和电流数据求解算法下电感L的估计值,从而计算出故障点到保护安装处的距离。由于篇幅有限,本文将直接给出直接解参数方程及最小二乘法两种算法的仿真结果,通过比较来确定最小二乘法在故障定位中更具有可行性。     

快速虹膜图像眼睑分割方法

虹膜图像中通常包含了干扰因素的眼睑,为了消除影响识别效果的这种干扰因素,保证较高的识别率,提出一种分段检测算法.先进行圆弧分段拟合和圆弧参数的动态聚类,对聚类所得的圆弧再次拟合,完成上下眼睑的分割.实验表明,与Hough变换和Daugman圆探测法相比,在同等条件下,在速度和精度上具有一定的优势.最后的编码识别实验表明,这种处理方法提高了虹膜识别的模式分类能力和识别的可靠性.     

主动全向浮标阵的定位解算方法

推导出一种利用加权最小二乘法解算多枚浮标的定位结果的方法,对其性能进行了数值仿真分析,并与最小二乘法进行了比较。仿真结果表明,加权最小二乘法的性能较最小二乘法的性能有所提高,证明了算法的有效性。     

用单纯形法计算圆弧曲线的参数

本文根据曲线最小二乘法的定义,建立了计算圆弧曲线参数的数学模型,并采用单纯形主解,能在给定的准确度要求下,准确计算圆弧曲线的参数。     

基于计算机视觉的齿形参数测量系统

介绍了基于计算机视觉的齿形参数测量系统组成,建立了测量软件框架,提出齿形齿距及压力角两个参数的测量算法.首先利用计算机视觉系统获取齿形原始图像,经边缘提取,数据处理去除小完整齿面后,利用拐点处曲率突变,通过最小二乘法提取齿形特征段.最后根据齿面灰度特征,分别应用曲线拟合及灰度质心迭代两种算法求取亚像素边缘,对边缘进行直...     

八心圆弧拟合椭圆误差的理论解析及最优解

在数控加工领域,由于加工刀具一般采用的是球刀,因此在加工非圆的曲面时采用的是用圆弧拟合的方法转换成圆弧加工,理论拟合精度决定了加工误差;圆弧拟合椭圆有无数解,针对八心圆弧拟合椭圆没有准确的误差算法导致拟合椭圆的精度较模糊这一问题,根据图形学理论提出了等差拟合弧的概念,确定了八心圆弧拟合椭圆的定解区间,导出了拟合椭圆的八心圆弧法向误差超越方程解析式,并用二分法求解,在AutoCAD环境下应用Visual LISP语言编程,求解出根据法向误差确定八心圆弧拟合椭圆的最小误差带,从而确定八心圆弧拟合椭圆的最优解,使八心圆弧是否可以拟合给定形状公差的椭圆有了准确的判断依据.     

基于Hough变换的三次方Bezier曲线检测算法研究

类似经典Hough变换中对直线(段)、圆(弧)、椭圆、抛物线等解析曲线的检测,论文研究了三次方Bezier曲线的检测算法,提出了离散Bezier曲线的特征建模方法和使用R函数的Hough变换曲线检测快速算法。该算法能够根据所给出的待检测目标点阵图像建立形状参数模型,然后检测该曲线在复杂图像中出现的位置、大小和方向。实验表明,该法能够有效地检测任意三次方Bezier曲线,且精确度优于目前广泛用于曲线检测的广义Hough变换。     

A proposed circle/circular arc detection method using the modified randomized hough transform

Abstract

The randomized Hough transform (RHT) is a useful tool to locate patterns in an image. In this study, we propose a modified RHT to detect circles/circular arcs efficiently. First, we segment an image into sub‐images based on edge information, then we use the proposed circular arc analysis and density check rule to modify RHT for circle/circular arc detection. In the experiments, real images are used to show the capability of the proposed method.     

Hough变换快速检测圆形PCB Mark

提出一种Hough变换检测圆形PCB(PrintedCircuitBoard,印刷电路板)Mark的方法。对检测图像进行阈值变换,并利用区域面积分割,将Mark区域和背景及噪声分离开来。计算Mark区域中心点,Hough变换圆心累加范围限制在这个中心点附近区域。依据Mark实际尺寸计算检测图像中Mark的半径,将累加器从三维降为二维。对检测图像进行Canny算子边缘检测后,采用先大间隔后小间隔的粗细累加策略,完成Hough变换检测。在全视觉贴片机SMT2505上应用表明,Mark中心检测误差和执行时间分别小于1个像素和50ms。继承了传统Hough变换检测精度高、抗噪能力强的优点,速度比传统Hough变换提高了2～3个数量级。     

基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法

目的 为快速精确获取纸塑复合袋纠偏过程中的位置偏移和倾角信息,提出一种基于改进Hough变换的纸塑复合袋视觉定位算法.方法 首先通过大津法对平台上的纸塑复合袋图像进行分割,去除皮带部分;然后利用基于方差的差异化滤波方法对纸塑复合袋图像进行降噪处理,突出复合袋图像边缘;最后运用Canny算子获取纸塑复合袋边缘点,利用改进的Hough变换算法对纸塑复合袋4条边线进行直线提取,求解纸塑复合袋的中心位置和倾角.结果 改进算法在直线提取精度和耗时2个方面均优于传统Hough变换算法,获取纸塑复合袋位置和倾角只需0.335 s,耗时减少了76％.结论 改进算法的耗时满足纠偏定位要求.     

微圆弧金刚石刀具刀尖圆弧的测量及评价

为实现对微圆弧金刚石刀具刀尖圆弧的评价,提出了一种基于高分辨率扫描电镜图像的评价方法,并对刀尖圆弧轮廓提取、轮廓曲线拟合、圆弧度评价等算法进行了研究.首先,运用Canny边缘检测算子提取刀尖圆弧图像的二维轮廓数据,并用移动最小二乘法对该数据进行拟合,使所提取轮廓光滑化;接着,建立了基于最小二乘准则的刀尖圆弧评价模型,并采用二次序列规划法对模型进行求解;最后,分析了轮廓拟合误差、测量不垂直度误差对刀尖圆弧评价结果的影响,并计算了刀尖圆弧半径及圆弧度不确定度值.实验结果表明所评价微圆弧金刚石刀具的刀尖圆弧半径为30.213μm,圆弧半径不确定度为351 nm,圆弧度为0.114μm,圆弧度不确定度为24 nm.由评价结果可以看出,本文所提出的方法可以实现微圆弧金刚石刀具刀尖圆弧纳米级精度的测量及评价.     

基于机器视觉的非均匀分布点圆度误差评定

对圆度误差的4种评定方法进行比较和改进,改进后的最小二乘法适用于非均匀分布圆或圆弧的计算,同时研究最小区域法在离散点非均匀分布圆的运用。用解析的方法求解最小区域下的圆度误差,改善了优化迭代法的缺陷,经过数次计算准确得到最小区域,以最小区域圆心作为圆心、平均半径作为半径,可将其应用于不完整圆和分布点非均匀分布的圆中。引出圆度误差评定的相对误差率ξk ,可说明圆度误差、加工精度、加工方法及微观占比例等情况。在圆孔视觉检测实验中,4种评定方法的计算结果分别为ξk1=0.019、ξk2=0.017、ξk3=0.018、ξk4=0.019。离散非均匀分布圆的检测方法可广泛应用于实际生产检测中。     

基于Chan与Geiger混合算法的声发射源定位方法

Geiger定位算法是一种广泛应用的岩石损伤声发射源定位方法,但该算法受初始值影响较大,直接影响了算法的应用效果。文章充分挖掘Chan算法的特性,提出了一种混合Chan与Geiger算法的优化算法,利用Chan算法对损伤声源进行初始定位,再融合Geiger算法进行迭代解算。通过数值计算和断铅实验对所提出的混合算法进行理论分析和实验验证,结果表明：该混合算法简便、易行、结果可靠,能够有效提升声发射源定位算法的收敛速度和定位精度;在传感器数量较少时,该混合算法具有较强的适应性;在布设4个单维传感器的条件下,Chan与Geiger混合算法较最小二乘法与Geiger混合算法,定位结果更加精确,且迭代次数更少,能有效提高计算效率。该研究对于提高岩石、混凝土材料的损伤定位和健康监测的测算精度以及工作效率具有一定的促进意义。     

用HOUGH变换改进的曲率法识别平面轮廓图元

针对检测精度与检测速度两大指标,提出了用HOUGH变换改进的曲率法平面轮廓图元识别方法。开发了基于邻域值的轮廓点分类算法,采用曲率阈值法筛选轮廓点、投影高度法判别图元属性及分类轮廓点,构建了基于HOUGH变换的直线图元、圆弧图元分割与融合算法。对提出的方法分别进行了特征点检测精度与检测速度对比实验和特征点检测能力测试实验。实验结果表明,提出的方法图元识别准确、检测速度快、通用性好。     

随机圆检测算法的采样约束和参数校准策略

随机Hough变换和随机圆检测算法是图像中检测圆轮廓的快速方法,但在实际应用中分别在速度和精度上有不足.将上述算法中的随机采样分布、采样累积分布和采样次数阈值归为采样约束问题,将代理点计算出的参数与真实参数的偏差归为参数校准问题.经分析上述问题,将改进的随机圆检测算法作为快速识别方法,将随机圆Hough变换作为校准方法,结合两者的优点提出一种基于识别-校准框架的高效圆检测算法.实验数据证明,在噪声和不理想圆轮廓条件下,该框架能够很好地平衡检测速度与精度,从而体现出算法的高效性.