[发明专利]一种基于灰度及边缘信息融合复杂圆定位方法

说明书

本发明提出一种基于灰度及边缘信息融合复杂圆定位方法，包括以下步骤：分析图像中圆的半径以及圆心坐标等相关特征，根据相关特征构建判断圆定位是否成功的关联模型；将图像进行预处理，得到有效的图像，对有效图像进行增强处理，得到增强图像；根据增强图像灰度信息，设定灰度值阈值，对增强图像进行阈值分割处理，得到圆的初定位区域，减少图像无效区域以及干扰；根据图像边缘信息，对圆初定位区域进行提取轮廓处理，通过轮廓特征筛选合适轮廓；对筛选后轮廓，进行圆拟合处理，得到零或多个圆；通过关联模型，判断圆定位是否成功。本发明与传统的方法相比在圆定位准确率上有十分大的优势，并且具有较强的鲁棒性，能够适应复杂环境下的许多变化。

技术领域

本发明涉及圆定位技术领域，尤其是一种基于灰度及边缘信息融合复杂圆定位方法。

背景技术

随着计算机技术的发展和计算机视觉原理的广泛应用，利用计算机图像处理技术对工业自动化中的产品进行实时定位研究越来越热门。在工业、制造业中，有着对产品进行尺寸检测、瑕疵检测等大量的工作，引入机器视觉的自动检测方法，相比于人工检测，能大大降低工人的检测劳动强度，检测精度高、速度快，可以有效保证产品的合格率。

在机器视觉中，最基础也是最重要的是对产品进行定位，若定位失败了或者定位不稳定，往往无法进行下一步检测工作，在工厂中，产品的成像效果往往难以保证一致性，比如成像效果包含灰度信息、边缘信息等，容易受环境、成像硬件等影响。参考中国专利公开号为CN103606167B的一种用于缺陷检测的瓶盖图像外轮廓确定方法，包括：开发一个圆定位工具，该工具为一个在屏幕上显示的工具，由一个圆、在圆周上等分布的若干箭头组成；在进行自动检测之前，先采集一幅瓶盖图像，并在屏幕上显示该图像；利用圆定位工具，对瓶盖图像进行定位，初步确定瓶盖大小；计算出圆定位工具中所有箭头所在位置的像素坐标；在进行自动检测时，利用该工具，提取待检测的瓶盖的图像，得到二值图；得到待检测的瓶盖的图像的圆心坐标和半径；找出待检测的瓶盖的外圆轮廓上所有轮廓点。本发明利用一个屏幕工具，快速准确地检测出瓶盖图像的外轮廓。当需要在背景复杂、图像信息多变的情况下进行圆定位的时候，传统、单一的圆定位方法往往容易出现位置的确定误差大，精度低或定位失败情况。

发明内容

本发明解决了传统圆定位方法位置确定误差大及精度低的问题，提出的基于灰度及边缘信息融合的复杂圆定位方法，与传统、单一的方法相比在圆定位准确率上有十分大的优势，并且具有较强的鲁棒性，能够适应复杂环境下的许多变化。

为实现上述目的，提出以下技术方案：

一种基于灰度及边缘信息融合复杂圆定位方法，包括以下步骤：

S1，采集图像并提取图像中圆的相关特征，根据圆的相关特征构建关联模型；

S2，对采集到的图像进行预处理，得到有效图像，并对有效图像进行增强处理，得到增强图像；

S3，获取增强图像的灰度信息，并设定灰度值的阈值，对增强图像进行阈值分割，得到圆的初定位区域，记录循环次数num；

S4，获取增强图像的边缘信息，在得到圆初定位区域内根据轮廓特征进行轮廓提取以及筛选处理，得到有效轮廓；

S5，通过有效轮廓进行圆拟合处理，得到若干个拟合圆；

S6，利用关联模型判断拟合圆是否正确，若是，圆定位成功；若否判断循环次数num是否大于限定值n，若是，圆定位失败，若否，循环次数num加1，返回S3。

本发明首先采集图像及提取图像圆的相关特征，构建关联模型，用于判断圆定位正确性，再根据图像灰度、边缘信息确定圆的初定区域，并且记录循环次数num，减少无效区域，进一步提高定位正确性，再对圆的初定区域进行轮廓提取和对轮廓进行进一步筛选，获取有效轮廓，再对有效轮廓进行圆拟合处理，获取零或多个圆，再通过关联模型，对圆进行正确性、精度判断，若定位成功，则程序结束，反之定位失败，继续重新设定灰度阈值，继续进行根据灰度、边缘信息进行圆拟合等操作，直到圆定位成功或循次数num大于循环次数阈值n；从而可以提高圆定位准确性、精度。