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。

基于多级优化的圆拟合算法

针对圆拟合算法中难以同时保证高效率和高准确度的问题,文中提出一种基于多级优化的圆拟合算法。运用3σ准则剔除粗大误差点,从降低子集抽选的随机性、圆模型的降次运算以及自适应迭代次数的阈值变换3个角度对随机抽样一致性进行改进,以提取高质量内群点,并采用设置迭代终止条件的迭代加权最小二乘法实现点群的精细化处理。文中实验从缺损圆、杂质干扰以及其他噪声3个方面对算法效果进行了验证,并与其他主流圆拟合算法进行了对比分析。结果表明,文中算法在不同程度的圆缺损、杂质干扰下的拟合准确度小于0.7 pixel,拟合效果优于其他算法。在约20%~265%的噪声干扰下,拟合准确度不超过1 pixel,运行时间低于0.7 s,该结果表明文中所提算法能抵抗大量椒盐噪声干扰,并能维持较高的准确度和检测效率。

最小二乘二维圆拟合方法在海上风电打桩垂直度监测中的应用

海上风电单桩基础垂直度监测,通常依靠“水平尺法”和“经纬仪扫边法”两种测量方式。受制于没有严密的数学算法作为支撑,此两种方法均不能得到科学严谨的测量数值,只能作为施工中的辅助参考。利用钢管桩为标准圆形的特性,提出了一种利用“上下截面圆拟合”计算垂直度的新方法,论证了二维水平圆拟合在垂直度监测中的可行性。根据观测点距圆心距离的平方和为最小的特性,推导了基于二维水平圆拟合的最小二乘法公式,并对公式进行了线性化处理,便于进行计算机编程等软件开发。将本文算法在海上风电场施工中进行了实际检验应用,与最终验收测量结果进行了比对,拟合计算得钢管桩垂直度为p=3.056‰,电子水准验收测量得垂直度p=3.012‰,验证了算法的精确度和可靠性。

基于圆拟合的激光光斑中心检测算法

激光光斑中心检测是光学测量中常用的关键技术。检测算法的精度和速度直接影响了测量的精度及速度 ,传统的检测算法如重心法、Hough变换法等在检测精度或速度上存在不足。基于圆拟合的激光光斑中心检测算法是根据最小二乘原理用圆来逼近激光光斑轮廓 ,该算法除了可以检测光斑中心外 ,还可以检测光斑半径 ,达到亚像素级的定位精度 ,具有很快的计算速度 ,可适用于实时的光学测量。

基于圆拟合的非完整圆激光光斑中心检测算法

为了确定非均匀、非完整圆小孔激光光斑的精确中心,提出一种基于圆拟合的非完整圆小孔激光光斑中心检测新方法。该方法通过灰度形态学算法对激光光斑进行阈值分割,从水平和垂直两个方向检测粗略的激光光斑边缘,利用边界生长法消除比较短的圆弧和孤立的边缘点,通过反复迭代拟合获得最佳的圆轮廓并拟合出最终的标准圆。实验结果表明本方法精度明显优于传统的大型激光装置自动准直系统中的重心法,完全满足了该系统中对于非均匀、非完整圆小孔激光光斑中心求取的精度要求。

基于圆拟合的孔系中心坐标高精度检测方法研究

介绍了一种基于线阵CCD的工件表面孔系中心坐标高精度非接触式测量系统 ,并详细讨论了根据最小二乘法原理用圆拟合识别孔中心的方法。这种方法解决了测量系统两个方向上分辨率不一致的固有缺陷 ,同时较好地克服了测量过程中各种干扰因素对检测精度的影响 ,使圆心识别精度达亚像素级。

基于聚类方法的圆拟合算法

针对工业检测过程中,强背景噪声导致边缘样本错误进而影响圆拟合精度的问题,提出了一种使用聚类方法进行错误样本剔除,进而进行圆拟合的算法。首先选择合适的映射将样本集中的所有样本映射到圆心附近,然后根据先验阈值和聚类方法,利用样本间的位置相似性使用欧氏距离度量对样本集进行划分,划分结束后取其中样本最多的类进行均值处理求得圆心,在求得圆心的基础上对圆周样本点生成半径样本集,取样本中值并利用预设的阈值剔除阈值范围外的半径样本,然后进行均值处理求得估计半径。使用C++编写测试软件进行了算法验证,结果表明该算法解决了样本错误导致圆拟合精度下降的问题,拟合结果与图像中目标圆的圆边吻合较好。该算法将聚类分类器应用于圆拟合的样本噪声处理过程,工程实践表明其在椒盐噪声较强的工业环境中能表现出较好的稳定性,且具有速度快、抗噪能力强、计算机实现方便的特点。

基于双目立体视觉测量数据的空间圆拟合方法对比

为了找出测量工程应用中最优的空间圆拟合方法,进行了基于双目立体视觉测量数据的空间圆拟合方法对比.根据相交成空间圆的平面和球面的求解次序及关联性,将现有5种拟合方法分为平面与球面共同求解、平面与球面独立求解、平面与球面关联性求解3类;利用自行研制的双目立体视觉系统,采集3组随多齿分度台做圆周运动的靶标的空间坐标作为拟合数据;以心面距、平面度、圆度为拟合精度评价指标,通过空间圆拟合试验,对比分析各拟合方法的性能及影响因素.试验结果表明:球面需要平面约束才能正确求解;先利用最小二乘平差法求解平面法向量和常系数,再利用坐标系变换法或中垂面法求解球心和半径是最优拟合方法;增加测量点数能够提高拟合精度.

基于最小方差迭代圆拟合的立木胸径提取算法研究

为了提高基于二维激光数据的立木胸径提取算法的精度与稳定性,提出了一种基于最小方差的迭代圆拟合算法。该算法参照最小二乘法得到拟合圆的初始圆心坐标后,以降低半径向量的方差为目的,设定迭代步长,迭代后得到最终圆心坐标,圆心坐标与每个扫描数据点之间的平均距离为拟合半径。运用该算法对实际直径为680mm的立木激光数据进行胸径提取,并与常用的最小二乘圆拟合算法,Nlinfit算法,Taubin算法,Pratt算法进行比较表明,基于最小方差的迭代圆拟合算法得到的拟合圆的直径为728.944 18mm,其精度高于其他4种常用算法,且拟合圆直径的标准差为1.926 01,在5种算法拟合的过程中稳定性最好。

基于共形几何代数的圆拟合方法实现

提出一种基于共形几何代数的圆拟合算法,通过将欧式空间嵌入到共形空间,圆可以表示为向量形式,共形空间中点与圆的内积,则表示了点与圆的位置关系。可以证明,通过附加两个变量,圆就可以表示为平面,用圆代替超平面作为决策面,可以降低某些问题的计算复杂度。针对Visual Basic数值计算能力的不足,不利于系统开发;介绍基于共形几何代数圆拟合算法及其基于VB和Matrix VB的实现,该方法将Matlab的强大计算功能与VB的Windows用户界面开发方面的优势结合起来,充分发挥了各自优势,缩短了软件的开发周期。软件测试结果表明,计算方法正确,计算速度快,系统资源消耗少,操作简便易行,能满足数据拟合的要求。

基于三点迭代的聚类圆拟合算法

在图像识别过程中,针对圆轮廓局部失真和孤立边缘影响其拟合精度的问题,提出了一种基于三点迭代的K均值聚类圆拟合算法。首先通过链码跟踪约束去除孤立边缘的干扰,然后按设定规则对初始轮廓点进行采样,并基于三点迭代原理生成采样点的特征量,聚类算法依据特征量来剔除轮廓上的异形点,从而完成对采样点集的分类,最后采用最小二乘法对聚类点集进行拟合并与传统的圆拟合算法作了对比。针对拟合时K均值聚类算法初始位置敏感的缺陷,作了一定的分析和优化。实验表明该算法对圆轮廓局部几何失真有独特的拟合优势,具有较强的适应性。

修正的圆拟合法及在硅橡胶憎水性检测中的应用

为提高硅橡胶材料静态接触角计算的准确性,提出了一种修正圆拟合法的静态接触角算法。基于Young-Laplace方程产生水珠边缘曲线,研究了水珠体积<1 000μL且接触线≤2cm,静态接触角>5°且<179°时水珠体积和接触角对圆拟合算法准确性的影响。结果表明:随着水珠体积的增加,圆拟合算法误差逐渐增大,误差甚至可能超过100°。利用以上计算结果基于线性2维插值获得了不同水珠体积和接触角时更加准确的接触角计算结果,当水珠体积<1 000μL且接触线≤2cm时,可修正圆拟合算法计算所得的接触角。将所提方法应用于仿真得到的不同憎水性和体积的水珠图像以及不同水珠体积下硅橡胶图像静态接触角的计算,结果证明了该方法可有效提高静态接触角测量的准确性,其中仿真计算结果的最大误差<1°,且它实现较为容易、计算量也相对较小。该方法也可提高其他材料静态接触角测量的准确性。

改进的Kasa算法及其在圆拟合中的精度分析

Kasa算法是应用最为广泛的代数圆拟合方法之一,但在短圆弧采样条件下拟合结果不够理想,且拟合精度随圆半径的减小而变差。在Kasa代数算法的基础上,提出RS约束算法。通过坐标旋转使采样点具有对称性,以横坐标最大值作为半径约束条件修正拟合算法。仿真测试验证了RS约束算法具备更强的鲁棒性,能够消除半径变化对拟合精度的影响,在短圆弧情况下该算法的拟合精度远优于Kasa算法。

半径确定的最小二乘圆拟合法在涡轮机匣检测中的应用

坐标测量中对几何元素的拟合一般使用最小二乘法,但在测点数量较少时测点的误差在很大程度上影响计算的结果。在最小二乘法的基础上,提出了一种通过较少测点拟合寻找圆心的改进方法 -半径确定的最小二乘圆拟合法。在圆弧对应测点较少的情况下,此方法能提高圆拟合的精度和可靠性。

空间圆拟合方法在地铁洞门坐标计算中的应用

将地铁洞门看成空间圆球体与空间平面相交形成的圆。首先,使用最小二乘法拟合空间洞门所在的平面;然后,利用空间平面方程作为约束条件进行最小二乘法空间圆球体拟合,即可得到空间圆方程并得到圆心坐标与半径;最后,结合上海市12号线洞门检测工程实例验证该方法的有效性。

基于半径约束的空间圆拟合算法及其花键装配上的应用

空间圆拟合在视觉定位中具有重要意义。本文根据要检测的花键尺寸较大参与计算的轮廓数据较少的特点,研究了其边缘提取算法和基于半径约束的空间圆拟合算法。实验结表明算法具有较高的精度。

颜色差信息提取耦合圆拟合技术的果树桃子检测算法

机器人在采摘果树桃子果实时,需要从复杂的果树背景中识别出桃子,以此为依据计算出桃子的圆心坐标与半径,传送给机器人系统进行作业,其中果树桃子的准确检测是机器人采摘作业的关键步骤。对此,提出了颜色差信息提取耦合圆拟合技术的果树桃子检测算法。首先利用颜色差信息提取桃子区域;然后基于边界跟踪处理与匹配膨胀处理得到桃子的完整区域;再分别用圆拟合方法计算出桃子的圆心,完成定位检测。该算法的性能测试结果表明:与当前水果检测算法相比,该算法具有更好的检测效果,可准确定位出桃子的目标位置。

基于空间圆拟合的地铁盾构洞门检测方法

地下铁道盾构施工中需要对始发、接收洞门的位置和姿态进行检测,以确保盾构施工不至于偏离设计线路。洞门位置通过洞门中心坐标来表达;洞门姿态通过洞门所在平面与水平面和设计线路夹角来表达。这些都不能直接观测,需要通过洞门圈的测量,拟合洞门圈所在空间圆来计算得到。本文以天津某地铁工程为例,介绍了基于空间圆拟合的地铁盾构洞门检测方法,及其数据处理过程。

MeanShift聚类圆拟合算法在焊点检测中的应用

在图像识别的过程中,针对目标圆因噪声和缺损造成拟合精度不佳的问题,提出了一种基于MeanShift聚类的圆拟合算法。首先通过对图像进行边缘提取,得出若干轮廓,再将这些轮廓的点有序的保存起来,按照一定的点数进行分段最小二乘拟合,得到若干个圆心的坐标以及半径,从而完成了对所需点的收集。利用Meanshift算法对所收集到的点进行聚类,得出最后的圆心,以及圆心所对应的半径。最后将上述算法的实验结果和最小二乘拟合圆以及Hough变换拟合算法进行对比,发现上述算法在抗干扰能力上具有较大的优势。此外所提方法已经成功的运用到了汽车车身焊点的检测,结果验证了方法的有效性和正确性。

用于微小孔对中的直线约束最小二乘嵌套圆拟合方法

针对具有特征尺寸为0.1~1mm微小孔的金属合金部件二次加工过程中存在的对中问题,提出了一种基于图像处理的嵌套圆拟合方法。通过分析嵌套圆特征,设计显微对中成像系统,提出基于直线约束最小二乘法的非标准嵌套圆拟合方法,并进行实验和误差分析。相比传统最小二乘法,拟合精度相当,但其准确率提高约30%,达到99%以上。实验结果证明此方法可有效提高微小孔对中的准确率和稳定性,并验证了其可行性。