[发明专利]一种用于圆形工业零件尺寸的图像测量算法

说明书

一种用于圆形工业零件尺寸的图像测量算法，包括以下步骤：提取图像边缘，计算图像边缘梯度方向；计算图像边缘到初始圆心之间连线的夹角；通过计算去除由于阴影造成的伪边缘及过短的细碎边缘；将图像进行二值分割，而后去除与边界相联系的连通区域；通过形态运算将零件图像分割区域与获得准确的边界，实施边界链码跟踪获得候选的不完整的边界轮廓；将每个轮廓片段进行加标号，分别进行圆拟合；膨胀每一个圆拟合结果，而后选择覆盖轮廓片段最多的圆；基于当前环带覆盖的轮廓片段重新进行椭圆最小二乘拟合；获得椭圆的长短轴，得到检测结果；本申请通过融合破碎的图像边缘及圆形内部区域片段，在轮廓不完整的情况下获得圆形轮廓的鲁棒拟合。

技术领域

本发明属于图像尺寸检测领域，尤其涉及一种用于圆形工业零件尺寸的图像测量算法。

背景技术

圆形是工业场景中最常见的形状，对其进行尺寸检测则是工业视觉中应用最为广泛的需求之一。

由于存在油污因素的干扰，给基于图像的尺寸检测造成困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于圆形工业零件尺寸的图像测量算法，其通过融合破碎的图像边缘及圆形内部区域片段，在轮廓不完整的情况下获得圆形轮廓的鲁棒拟合，进而提高检测精度。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

一种用于圆形工业零件尺寸的图像测量算法，该图像测量算法具体包括以下步骤：

S1：提取图像边缘，计算图像边缘梯度方向；

S2：计算图像边缘到初始圆心之间连线的夹角；

S3：通过S1和S2的计算去除由于阴影造成的伪边缘及过短的细碎边缘；

S4：将图像进行二值分割，而后去除与边界相联系的连通区域；

S5：通过形态运算将零件图像分割区域与获得准确的边界，实施边界链码跟踪获得候选的不完整的边界轮廓；

S6：将每个轮廓片段进行加标号，分别进行圆拟合；

S7：膨胀每一个圆拟合结果，而后选择覆盖轮廓片段最多的圆；

S8：基于当前环带覆盖的轮廓片段重新进行椭圆最小二乘拟合；

S9：获得椭圆的长短轴，得到检测结果。

进一步，所述S1中提取图像边缘的方法采用CANNY边缘检测算法计算。

进一步，所述S1中梯度方向的计算方法具体如下：

首先将图像用高斯微分窗在XY方向进行卷积分别得到，假设图像中某点的在X、Y方向的梯度分别为Gx、Gy，则梯度的方向的正弦及余弦为：

进一步，所述S2的计算方法为：

根据已知的圆形图像的中心点o，计算o点到圆形图像每个边缘点的连线方向；

假设任意一个图像边缘点的坐标为(x,y)，图像中心点o的坐标为(x_o,y_o)，则计算出每个边缘点和中心连线的方向夹角正弦和余弦图像，

进一步，将每个边缘点和中心连线的方向夹角正弦和余弦图像逐点做内积计算，及计算出正弦和余弦图像夹角的余弦；

设定夹角阈值并删除过短的边缘线，去除由于阴影造成的伪边缘及过短的细碎边缘。