随机圆检测快速算法

针对随机圆检测算法每随机采样4点约需计算4次圆参数,本文提出一种快速的随机圆检测算法.该算法在判断随机采样的4点是否能确定一个候选圆的过程中,若其中1点到其余3点所确定的圆边界的距离大于某一阈值,则重新随机采样四点进行计算.通过该阈值大量减少了圆参数的计算次数,同时结合快速证据积累方法确认候选圆是否为真圆.合成图像和实际图像的实验结果表明:该算法较随机圆检测算法的计算速度有了较大提高,具有对局部信息缺损不敏感和噪声鲁棒性强等特点.     

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.     

圆度误差评定中删点技术的应用

在最小二乘法的基础上采用中心移动逐步搜索 ,能够不需试探便可确定搜索方向。然后利用最小二乘圆将误差圆分成正域和负域两部分 ,使计算量大大减少。在此基础上再利用删点技术将一些不必要用于计算的点删去 ,进一步减少计算量。这种技术应用于圆度误差最小区域评定中不但能够保证计算的精确度 ,而且达到了检测快速的目的。     

离散点集最小包围圆算法分析与改进

针对平面上的离散点集求取最小包围圆的问题,评述现有算法并给出一种改进算法,称为较远点对定义初始包围圆的增量算法。首先概述了几条对算法理解和设计有直接影响的最小包围圆性质或判定;然后对求取最小包围圆的随机增量算法、最远点优先渐近算法、对偶决策算法等3种典型算法进行概述和简要分析;再对随机增量算法和最远点优先渐近算法进行改进;最后,以二维区域随机点集、一维共线随机点集和共线有序点集3类数据进行实验对比。实验结果表明,最远点优先渐近算法是过去3种算法中效率最高的;论文提出的较远点对定义初始包围圆的增量算法大大提高了随机增量算法的时间效率,是该文所列举的方法中最快的算法,并且是一种确定性算法。离散点集最小包围圆的快速计算有助于碰撞检测和机器人等领域的广泛应用。     

一种基于快速搜索圆心的圆度新算法

根据ISO 1101-1983对圆度定义的要求,提出一种基于快速搜索圆心的圆度新算法。通过建立的数学模型和算法流程,快速搜索并找到两个同心圆和圆心。首先,采用最小二乘法拟合圆心,并获得距离该圆心的最远点和最近点,确定圆心移动方向;然后,结合设置的步长值搜索下一个圆心;最后,经过多次迭代计算直至圆度符合要求。实验结果表明:该算法与区域搜索法相比,圆度计算误差＜1μm,计算效率可提高10倍以上 ,符合工程应用需求。     

基于极坐标测量的圆度误差评定算法

提出一种利用极坐标测量数据求解圆度误差的网格搜索算法,其原理是在最小二乘圆心周围按一定规则布置一系列的极坐标网格点,依次以各网格点为理想圆心计算所有测点的半径值,通过比较这些半径值,实现最小区域法、最小外接圆法和最大内接圆法的圆度误差精确评定。详细叙述了算法求解圆度误差的过程和步骤,给出了数学计算公式及程序流程图。试验结果表明,该算法可有效、正确地评定圆度误差。     

圆度误差评定的曲率法研究

提出了基于曲率的圆度误差评定方法.从曲率的定义出发,推导出了用最大内接圆或最小外接圆评定圆度误差时筛选点的条件:用最大内接圆评定时,筛选掉曲率半径最小的点;用最小外接圆评定时,筛选掉曲率半径最大的点.根据这一条件,可以得到满足圆度误差评定原则的3个特征点,从而确定圆度误差.筛选点时,用最小二乘圆把测量点分成内点集合和外点集合,最大内接圆从内点集合中筛选,最小外接圆从外点集合中筛选,这样就可大大减少了计算量.经过实例验证,表明该方法的正确性和可行性.     

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。     

地铁车轮不圆度多点非接触检测系统设计

为准确、快速测量地铁车轮不圆度数据,设计一种多点激光检测系统。系统采用非接触检测方式,利用三个激光位移传感器实现对车轮踏面的多点检测。三个激光传感器同时测量可以提升维保检测效率,检测结果能更全面地评估车轮状态。采用最小二乘法拟合圆确定车轮几何圆心,通过小波滤波去除信号中的高频噪声,结果表明此方法在处理车轮不圆度这类随机信号时,可以快速去除信号中的高频噪声,筛选出有效信号。检测设备具有体积小、质量轻、操作简单等优势,可为车轮维护工作提供依据。     

基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法

本文提出了一种基于最小一乘背景预测的红外小目标检测算法.首先在建立最小一乘准则背景预测模型的基础上,根据最小一乘估计的性质,应用线性规划的方法解决最小一乘估计中极值的选取问题;然后将原始图像与预测图像相减得到预测残差图像;最后利用基于二维指数熵的图像阚值选取快速算法进行分割.文中给出了实验结果与分析,并与基于最小二乘背景预测的检测算法作了比较.实验结果表明,本文提出的算法具有更高的检测概率,优于基于最小二乘背景预测的检测算法.     

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.     

基于共形几何代数与Radon变换的圆检测方法

为解决图像中的目标检测问题,本文给出了一种基于共形几何代数与Radon变换的圆检测识别方法,从新的角度出发,讨论了运用共形几何代数概念来解决圆检测问题的可行性和简便性.该方法主要是通过共形几何代数理论,将欧氏空间中的圆用共形几何代数中的矢量表示,进而可以等效为平面,最后利用三维Radon变换,对空间中的平面进行检测,可以有效地检测识别图像中的圆形目标.实验结果表明该算法简洁明确,可以对图像中的多圆进行同时检测识别,对于算法的集成,提高效率有着很重要的意义.     

一种改进的随机圆检测算法

提出了一种用于圆检测的改进随机算法。首先利用4-邻接优先的八方向跟踪方法对边缘图像中的边缘像素进行跟踪形成一系列边缘链,然后从每段边缘中随机选取3个边缘像素并通过定义一个距离准则来判定这三个点能否确定一个候选圆。确定候选圆后,利用证据积累的方法进一步判断该候选圆是否为真正的圆。在证据积累过程中,无需对候选圆外接正方形之外的像素进行平方运算,只需进行简单的比较运算。通过对真实图像进行了圆检测实验,结果表明,该算法具有准确率高、速度快的优点。     

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.     

一种求含孔洞多边形交、并、差集的新方法

提出了一种基于最小回路确定含孔洞多边形P和Q的交、并、差集的新方法.首先,初始化P和Q外环为逆时针方向,内环为顺时针方向,并通过连接内环极右顶点与其在外环上一可见点v,构造一条双向“桥边”,将内外多环转换为单环.其次,求出P和Q被转换为单环的边序列的交点,并对交点处的关联边进行排序.然后,沿着各个交点处正向边,依照最小转角原则搜索最小回路,并根据其中所含P和Q边所呈现的顺、逆时针方向进行分类.最后,P和Q的交、并、差集即对应不同类别的最小回路.算法简洁且几何意义明显,具有较好的适应性.     

Finite-circle method for component approximation and packing design optimization

In this article, the finite-circle method is introduced for 2D packing optimization. Each component is approximated with a group of circles and the non-overlapping constraints between components are converted into simple constraints between circles. Three new algorithms—the bisection algorithm, the three-step algorithm, and the improved three-step algorithm with gap—are developed to automatically generate fewer circles approximating the components. The approximation accuracy, the circle number, and the computing time are analyzed in detail. Considering the fact that packing optimization is an NP-hard problem, both genetic and gradient-based algorithms are integrated in the finite-circle method to solve the problem. A mixed approach is proposed when the number of components is relatively large. Various tests are carried out to validate the proposed algorithms and design approach. Satisfactory results are obtained.     

标定飞机方向舵角位移的视觉测量法

飞机飞行性能试验前需标定其方向舵的角位移传感器.基于单目视觉,以三个圆心为靶面的基本标志,圆周为辅助标志;用两直线段的交点标明圆心位置.取平行于像面的直径为特征直径,借助它容易从像面椭圆图像提取靶面深度信息,并建立简单、精确的逆透视变换公式.设计了亚像素法处理照片,能精确测出圆心像点位置和特征直径的像长,用来求圆心的世界坐标,得到靶面的平面方程.舵的角位移可用靶面角位移表示.计算机仿真结果,圆心像点位置测量误差小于0.02 pixel,角位移测量误差小于0.005°.靶面与舵轴不平行导致的测量误差能及时修正,可降低对靶面安装的要求,使操作简单.能在现场标定飞机副翼、襟翼,升降舵、方向舵的角位移.     

一种基于中点画圆算法的改进Hough变换检测圆方法

为了对机械零件图像中的圆形几何特征进行视觉检测,将中点画圆算法与Hough变换相结合,提出一种基于中点画圆算法的Hough变换检测圆的新方法,并对中点画圆算法中的浮点运算等方面进行了改进。给出了该新方法的具体实施步骤和检测结果,表明了该方法的可行性。最后,通过对比实验验证了该方法的有效性。     

双重识别功能的印刷套印标记设计及误差分析

在传统的十字线套印标记和圆形套印标记基础上,设计了一种既适于人眼识别又适合数字图像检测的套印标记。利用CCD成像,获取了套印标记图像,然后对图像进行了预处理,分割图像,获取了同心圆中四色的圆心坐标,最后计算了套印偏差参数。实验结果表明:套印标记中的同心圆的设计,避免了图像分割时四色重叠的问题;套印偏差识别精度高,在分辨率达到300dpi及以上时,测量误差小于0.04mm,且识别速度快,能满足套印标记实时检测要求。