[发明专利]一种基于数字图像的圆形物体检测方法

说明书

本发明公开了一种基于数字图像的圆形物体检测方法，其特征包括：1获取图像的边缘；2分割边缘成连通的单向曲线；3分割单向曲线成二次曲线；4确定圆弧；5圆拟合。本发明能一次检测多个圆形物体、被部分遮挡的圆形物体，并且速度快、精度高，可以广泛应用于工业圆形工件检测、机器人圆形物体识别等领域，具有很高的应用价值。

技术领域

本发明涉及工件检测方法，特别是涉及一种数字图像的圆形工件检测方法。

背景技术

圆形物体检测是工业检测和机器人的一大重点，在工业生产中，很多工件都是圆形或球形的，比如轴承、滚珠、瓶盖、车轮等，对这些工件的检测与定位是相当重要的。经典的圆检测方法有Hough圆检测和基于边缘追踪的最小二乘拟合算法。

Hough圆检测算法的其基本思想是将图像空间的一点变换到参量空间的一条曲线或一个曲面，而具有同一参量特征的点经变换后在参量空间中相交，通过判断交点处的累积程度来完成特征曲线的检测。它是一种检测二进制图像中图形的有效方法，如直线、圆、椭圆等。它的优势是在噪声变形、部分区域残缺的状态依然有很好的效果，且一次可以检测多个圆。但是也存在明显的不足：(1)计算量大，所需的计算时间长。(2)需要将参数空间单元预存到存储单元中，耗费大量的存储空间。(3)由于图像空间和参数空间的离散化，使得Hough变换的检测精度不高。(4)Hough变换采用1值累加的方案对所有的特征点都进行平等投票，无法区分噪声点和组成目标的特征点。

最小二乘拟合法的主要思想是计算一组圆的参数，使得测量数据到拟合圆的距离和最小。该方法的优点是不需要迭代，一次就可以根据测量数据获得参数解，速度快。但是也同样存在不足：(1)对噪声敏感，因为它是一种拟合算法，自然会尽量使拟合曲线接近所有测量数据，当出现噪声数据时，拟合误差将很大。当被测对象经包含圆的边缘数据时，拟合精度高，速度快，但是当存在背景噪声时，拟合效果就很不理想。(2)最小二乘法对所有点进行拟合，一次只能检测一个圆。

发明内容

本发明为了解决上述现有技术存在的不足之处，提供一种基于数字图像的圆形物体检测方法，以期达到一次检测出多个圆、残缺圆，并且速度快、精度高的目的，并能广泛应用于工业圆形工件检测、机器人圆形物体识别等领域。

本发明为解决技术问题采用如下技术方案：

本发明一种基于数字图像的圆形物体检测方法的特点包括以下步骤：

步骤1、获取边缘图像：

首先对采集的任意一幅图像进行灰度化处理，得到灰度图像，再使用Canny算子从所述灰度图像中获取边缘图像M，所述边缘图像M中任意一个边缘点用e_i表示，i为边缘点的下标，边缘点e_i所对应的坐标为(x_i,y_i)；

步骤2、分割边缘成连通的单向曲线：

2.1、从边缘图像M找到任意一个边缘点，从与所述边缘点相邻的正上方的像素开始以顺时针方向使用深度优先遍历算法获得与所述边缘点相连通的其他边缘点，从而得到边缘连通域

2.2、使用逻辑相邻距算法将所述边缘连通域分割为单向边缘曲线l；

步骤3、获取二次边缘曲线：

使用最大绝对距离和算法将所述单向边缘曲线l分解为二次曲线s，从而得到二次曲线集合ψ；

步骤4、确定圆弧：

步骤4.1、使用最小滑动窗口拟合误差算法在所述二次曲线s上初步估计，得到圆弧p；

步骤4.2、使用双边伸缩法以所述圆弧p为基础，在所述二次曲线s上进行精确估计，得到圆弧φ；