基于RANSAC的圆拟合算法在螺纹孔检测中的应用

在视觉检测过程中，针对多残缺、多噪声圆周的拟合精度不佳的问题，提出了一种基于RANSAC的圆拟合算法。首先对图像进行边缘检测，使用基于Scharr算子的Canny算法可获得高质量的边缘分布图；使用霍夫梯度法在边缘分布图中对目标圆弧进行粗定位，并提取包含目标圆弧的点集；提取到的点集中含有大量无关边缘像素点，使用RANSAC算法剔除点集中的异常数据，得到有效样本数据构成的待拟合圆周点集；最后采用LIN算法对待拟合圆周点集进行拟合，得出最终的拟合结果。算法在椒盐噪声和曲线噪声抗干扰实验中表现优异，有着较强的抗干扰能力。已经成功应用到了螺纹孔圆周的拟合，精度和实时性均可满足实际生产要求。