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题名一种基于轮廓边缘的直线拟合算法
被引量：7
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作者
谭仁虎
胡小平
彭向前
陈立锋
黄泓
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机构
湖南科技大学机电工程学院
湖南科技大学机械设备健康维护湖南省重点实验室
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期376-382,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61572185)
汽车玻璃外观缺陷检测关键算法研究项目(E57110)
湖南省教育厅科研项目重点项目(19A170)。
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文摘
采用传统的直线检测算法在工业检测环境噪声繁杂、目标产品本身质量不佳的情况下,无法准确找出最优的直线特征。鉴于此,提出了一种基于轮廓边缘的直线拟合算法。首先,用改良的Sobel算子作为方向梯度,通过边缘筛选算法得到目标边缘,用优化的最小二乘法初步拟合轮廓线来提高拟合优度,对于最终拟合优度低于设定阈值的轮廓线进行排除;然后,将轮廓边缘按拟合角度进行分类,检索分类区间中像素点最多的集合作为目标区间,对目标区间的邻近区间进行最邻近插值运算以防止有效元素损失,进而提高算法的准确性;接着,将目标轮廓线集合进行不变矩的空间旋转,用扫描矩阵从上往下筛选出目标点集;最后,将目标点集旋转复原后再通过优化的最小二乘法拟合得到目标直线的直线特征。在某注塑件的实践应用中,利用该算法,能准确获得目标的直线特征,产品定位合格率达98.5%。该算法不仅在抗干扰方面具有很强的鲁棒性,而且还能使离散的直线段合并,进而提高算法的准确性和稳定性,对各种工业产品的直线特征提取有着广泛的适用性。
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关键词
图像处理
直线检测
SOBEL算子
最小二乘法
拟合优度
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Keywords
image processing
linear detection
sobel operator
least square method
goodness of fit
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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