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。

基于平行四边形对角线理论优化的直线拟合角点检测

在汉字图像识别的过程中,角点的检测有助于分析汉字的特征,反映出汉字图像的各个部分的重要信息。在以往的角点检测算法中通过曲率来判断角点的算法有不错的效果,但存在钝角点或者是圆弧处的角点检测不够精准。在自适应直线拟合角点检测的基础上通过对圆弧处的角点进行平行四边形对角线曲率估计来筛选出最终的角点集合。通过对比已有的角点检测算法,在兼顾时间效率的基础上,所提出的方法对于汉字的角点检测精确率更高,应用效果更好。

基于直线拟合的弯管补偿技术

弯管过程中存在回弹现象,管件弯曲时,需要考虑对回弹角进行补偿。基于材料应力应变过程,推导回弹角公式,提出基于直线拟合的弯管补偿技术。采用最小二乘法对理论弯曲角度与实际测量角度进行直线拟合,获得管件的回弹补偿因数,由此实现弯管回弹角的快速补偿。

基于多点空间直线拟合和图像阈值分割的地下管线三维定位方法

为了精确地掌握地下管线的分布状态和形状,本文研究一种基于多点空间直线拟合和图像阈值分割的地下管线三维定位方法。采用极大值法,将发射器放置在已知图根点上,并将其与管道连接,对地下管线图像进行阈值分割操作,并将地下管线与周围环境分离开来,对图像数据进行多点空间直线拟合。通过拟合地下管线的走向,得到管线方向信息,以地下管线位置和形态为依据,完成地下管线三维定位。测试结果表明:所研究方法应用下,10个测点平面测量误差均小于50 mm,高程(埋深)测量中误差均小于30 mm。基于多点空间直线拟合和图像阈值分割的地下管线三维定位方法的准确性较优,能准确、高效地获取地下管线的位置信息。

浅析两种常用的直线拟合方法

本文浅析了2种直线拟合的方法,并对两种方法拟合直线的精度和算法复杂度进行了分析。这2种方法的基本思路都是基于最小二乘法,但是从计算的复杂性方面存在一定的差别,针对2种算法在Matlab平台上进行拟合,并对相应的结果进行了分析,同时也给出了拟合的部分代码作为参考。

基于IRANSAC-IRLS直线拟合算法及应用

针对工业视觉检测中直线边缘存在沾连、毛刺等噪声,导致拟合效率不高、精度较差的问题,提出一种基于梯度方向改进的随机采样一致性(improved random sample consensus,IRANSAC)的迭代加权最小二乘(iterative reweighted least-squares,IRLS)直线拟合算法,即IRANSAC-IRLS算法。首先,利用直线上边缘点的梯度方向相近,将梯度方向引入边缘点RANSAC拟合,来降低错误的随机抽取的次数;然后,对IRANSAC提取出来的局内点进行迭代加权最小二乘拟合,求得最终的直线参数。在噪声点比例为20%、40%、60%、80%的条件下,将IRANSAC-IRLS与基于随机采样一致性算法的最小二乘(RANSAC-LS)拟合算法的仿真实验结果进行对比,IRANSAC-IRLS比RANSAC-LS的拟合效率分别提高16.3%、41.9%、47.5%、53.2%,拟合精度分别提升14.3%、16.7%、44.0%、69.0%。

改进RANSAC算法在直线拟合中的应用

以平板电脑LCD屏幕的边角直线为研究对象,对其进行边缘直线拟合,利用加入预检验的改进RANSAC算法排除大量数据异点,并实现对LCD屏幕边角图像进行边缘点的提取和直线拟合,通过编程实验证明改进后的RANSAC算法对直线拟合的效率和精度都有所提高。实验结果表明:利用改进的RANSAC算法对边缘直线拟合的效率提升10%以上,且样本点数越多,效率提升越明显。

一种基于加权拟合的定制家居封边板材尺寸测量方法

板材在流程化加工过程中,会因为辊道的不连续性导致其在运动过程中震动和倾斜,给其尺寸的在线测量带来困难。根据板材的形状特点,提出一种基于加权灰度矩的亚像素边界拟合定位方法,以实现宽度的准确测量。首先利用方向滤波和边缘算子进行边缘筛选,利用最小二乘法拟合边缘点集合得到像素级边缘,再基于离群度的灰度矩加权拟合方法,定位得出板材边缘的亚像素位置,克服了震动和光照造成的边缘离散问题,同时结合线阵相机的单维度标定方法,获得了板材宽度的测量结果。现场测试表明,该方法的测量精度小于0.1 mm,满足工厂测量的要求,且具有较好的鲁棒性。

果园树干检测与导航线拟合算法研究

行间机械自主导航有助于提高果品生产效率,降低人工成本。树木是行间导航的天然地标,可以为机器人提供导航信息。结合深度学习和最小二乘法,提出一种基于机器视觉的行间导航场景的导航线提取方法。首先,收集实际环境下的树干图像,并对图像进行翻转、裁剪等操作扩充树干数据集;其次,构建YOLOv5网络模型,并基于该模型来对行间树干进行识别,提出利用识别框下边中点替换根部中点的方法,以此来确定树行拟合的定位基点;最后,基于最小二乘法完成果园单侧树行线和树行中心线的拟合。试验结果表明,所构建的YOLOv5网络检测模型对树干的平均识别正确率为85.5%。所提出的根点替换定位法的直线像素距离平均误差为5.1像素,树行中心导航线的平均横向偏差为5.8像素,符合行间导航的要求。

基于投影变换和空间圆拟合的排水管道管径测量系统应用研究

在复杂环境下地下排水管道管径获取难度大,传统方法获取准确度低,为此,设计出一套新型管径测量系统,该系统充分利用地下管道自身特性,采用独特的结构设计,利用投影变换理论有效补偿管径测量畸变误差,结合基于RANSAC算法的最小二乘空间圆拟合算法对测量数据过滤和拟合,获取准确的管径值并对拟合结果的可靠性进行评价。通过在实际管线测量中的应用,表明该管径测量系统在地下排水管道管径测量中具有实用性强、效率高、准确度高的的优势。

利用最小二乘法拟合直线进行原点修正的方法探讨

针对马歇尔稳定度试验和低温小梁弯曲试验数据处理过程中不进行原点修正造成变形值偏大、计算结果不准确的问题,在曲线拐点向前选取5个点作为拟合数据,采用最小二乘法拟合直线作为修正切线进行原点修正。计算结果表明:该方法进行原点修正是合理的,能够使试验数据处理不受人为因素影响,有效减小总误差。

空间直线拟合新方法

首先证明了正交距离最小二乘准则下拟合的空间直线必经过数据中心点,再以此为基础提出了一种空间直线拟合新算法。该方法不用迭代,计算简便。证明了正交距离最小二乘准则和整体最小二乘准则在拟合空间直线上的等价性;为增强算法的抗粗差能力,增加了RANSAC策略识别粗差;结合案例,分别采用BFGS、SQP优化算法以及整体最小二乘法对该方法进行验证,从而证明其准确性和有效性。

三维激光扫描拟合直线自动提取算法研究

由于扫描点云数据中存在大量的粗差扫描点,故很多点云数据处理算法都具有较强的抗差性能。但是这些算法为了抵御粗差的影响往往需要进行大量的模型检验计算,导致计算效率较低。利用扫描线数据自身固有的特点,提出一种改进的RANSAC算法。该算法既具有较好的抗差能力,又在计算效率上较传统的抗差算法有较大的提高。利用该算法得到的结果更加准确,扫描点的分割归属更加合理,为后续的拟合平面提取计算提供了更加可靠的基础数据。

直线拟合方法在一维图像边缘检测中的应用

在线阵CCD测量系统中采用直线拟合方法检测一维图像边缘。首先,测量系统通过线阵CCD获得一维图像,基于阈值比较法,对图像信号设置高、低阈值,截取边缘信号的中间部分作为拟合窗口;然后,利用最小二乘法,对拟合窗口内的边缘信号进行直线拟合;最后,利用图像亮、暗电平的中间电平作为阈值截交拟合直线,以此交点作为图像边缘点的位置。实验结果和分析表明,与阈值比较法相比较,直线拟合方法具有重复精度高、稳定性好的优点,能有效抑制随机噪声的影响,因此可以有效检测一维图像边缘位置。

整体最小二乘法直线拟合

针对在直线拟合中,因变量选取不同拟合的结果有差异现象,提出采用整体最小二乘法进行直线拟合。文章在分析直线方程特点的基础上,采用EIV模型描述直线方程,在解算中根据系数矩阵的特点应用QR分解分为将方程两部分,采用了混合最小二乘法求解。理论分析和实际计算结果表明,整体最小二乘法顾及了因变量和自变量的误差。拟合精度高于普通最小二乘法,采用整体最小二乘拟合直线,整体上优于普通最小二乘法。

最小二乘直线拟合方法及其在同位素地质年代学中的应用研究

最小二乘法(least squares method)是直线拟合常用的方法,在自然科学和社会科学内被广泛应用,尤其在同位素地质年代学领域更是必不可少。仅考虑x或y误差的普通最小二乘法(normal/ordinary least squares)广为人知,但事实上最小二乘法并非如此简单,尤其是在同时考虑x、y误差(乃至误差相关)并采用加权处理时,其数学处理方法会变得十分复杂,而此时普通最小二乘法显得极不合理。本文在前人研究的基础上,结合同位素地质年龄计算的需要,对直线拟合的最小二乘法进行了系统地总结研究,详细介绍了普通最小二乘法、加权普通最小二乘法(normal/ordinary weighting least squares)、标准加权最小二乘法(standard weighting model)、标准独立加权最小二乘法(standard independent weighting model)、独立加权最小二乘法(independent weighting model)及误差相关最小二乘法(error correlated independent weighting model)的数学原理及相关变量的计算过程。在此基础上,进一步阐述了MSWD(mean squared weighted deviation)这个同位素地质年代学中经常使用的参数的数学意义,以及MSWD对计算结果的评判意义。准确理解这些数学方法,对于我们合理选择同位素地质年龄相关参数的计算方法,科学评价直线拟合结果并探讨其地质意义至关重要。我们的研究同时有助于拓展和完善数学领域最小二乘法的基本理论,并可用于其他领域相似的研究之中。

整体最小二乘和最小二乘拟合空间直线的比较

给出整体最小二乘法拟合空间直线的一种迭代算法。将空间直线垂直投影到坐标平面,分别采用整体最小二乘法和最小二乘法拟合直线。对坐标点等精度观测、非等精度观测和坐标分量非等精度观测3种场景进行模拟计算,比较两种方法估计的参数和验后单位权方差,并对三维激光扫描仪实测数据拟合结果进行分析。

直线拟合快速实现的一种新算法

对三种基于残差准则的直线拟合方法进行分析并提出了一种直线拟合快速实现的新算法——参数逼近法;算法以变步长对斜率和截距进行逼近,降低了利用计算机进行直线拟合的复杂度;算法不仅容易实现,收敛速度快,而且可以根据需要自由控制拟合精度;另外,算法对3种准则的拟合均适用,从而将3种直线拟合法统一于一个体系之下。

稳健整体最小二乘直线拟合

针对常用直线拟合方法在数据存在粗差或异常值扰动时,存在拟合结果不稳定的缺点,提出一种稳健的直线拟合方法。该法以整体最小二乘法为基础,在考虑全部观测量存在误差的情况下,通过利用一定的准则删除数据中的粗差或异常值,从而获得稳健的直线参数。实验结果表明,稳健整体最小二乘直线拟合不仅考虑了全部观测值中的误差,而且能剔除数据中的粗差或异常值,精度更高,结果更为可靠。

最小二乘法分段直线拟合

曲线拟合是图像分析中非常重要的描述符号。最常用的曲线拟合方法是最小二乘法,然而一般的最小二乘法有一定的局限性,已经有不少学者对其进行了一些改进。进一步对最小二乘法进行改进,提出一种新的分段直线拟合算法来代替多项式曲线拟合,以达到简化数学模型的建立和减少计算的目的,使其能够更好地对点序列进行拟合。