基于特征分解与组合的圆形阀门把手的检测与定位

为了避免基于支持向量机或神经网络的目标检测法需要进行样本采集、手工标注和陷入局部极值等问题,将对圆形阀门把手几何特征的检测转化为对圆和直线段这两个子特征的检测,即首先运用Hough变换检测机器人拍摄的图像中的圆和直线,设计算法选择出最能反映圆形阀门把手特征的3条直线段并保留,然后根据圆、直线段和直线间的转向角等的组合特征判断该圆是否是阀门把手,并求出机器人操作阀门把手时3个手指的插入位置。实验结果表明:该方法对图像拍摄的角度和亮度没有严格要求,能有效地检测出圆形阀门把手并求出机器人的手指插入位置,检测与定位的准确率达到90.7%。