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针对移动式三维视觉测量系统所采用的圆形标记点成像亮度较低且不均匀等问题,提出了一种基于灰度差重心法的识别与提取算法。获取标记点近似成像中心及成像区域,在成像区域内沿四个方向扫描得到像素级边缘点;利用灰度差重心法进行亚像素定位;对亚像素级边缘点进行椭圆拟合,得到标记点成像中心位置。实验结果表明,像素级边缘检测算法运行时间为3 ms左右;亚像素定位算法椭圆拟合最大偏差小于0.08 pixel,平均偏差小于0.03 pixel。与其他提取算法相比,该算法在速度及定位精度方面有一定的提高,更适用于移动式三维测量用圆形标记点的提取。
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第
40
卷
第
12
期
中
国
激
光
Vol.40
,
No.12
2013
年
12
月
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2013
移动式三维测量用圆形标记点提取算法
解则晓
高
翔
崔
健
(中国海洋大学工程学院,山东 青岛
266100
)
摘要
针对移动式三维视觉测量系统所采用的圆形标记点成像亮度较低且不均匀 等 问 题,提 出 了 一 种 基 于 灰 度 差
重心法的识别与提取算法。获取标记点近似成像中心及成像区域,在成像区域内沿四个方向扫描得到像素级边缘
点;利用灰度差重心法进行亚像素定位;对亚像素级边缘点进行椭圆拟合,得到 标 记 点 成 像 中 心 位 置。实验结果表
明,像素级边缘检测算法运行时间为
3ms
左右;亚像素定位算法椭圆拟合最大偏差小 于
0.08
p
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,平 均 偏 差 小 于
0.03
p
ixel
。与其他提取算法相比,该算法在速度及定位精度 方 面 有 一 定 的 提 高,更 适 用 于 移 动 式 三 维 测 量 用 圆 形
标记点的提取。
关键词
机器视觉;灰度差重心法;边缘检测;圆形标记点;亚像素定位
中图分类号
TP391.41
文献标识码
A
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150.0155
;
110.2970
;
150.1135
收稿日期:
20130722
;收到修改稿日期:
20130801
基金项目:国家自然科学基金(
61171162
)、教育部博士点专项基金(
20110132110010
)
作者简介:解则晓(
1968
—),男,博士,教授,主要从事机器视觉和机器人运动控制及机器人测量等方面的研究。
Email
:
xiezexiao
@
ouc.edu.cn
通信联系人。
Email
:
g
x
_
whz
@
y
eah.net
1
引
言
近年来基于计算机视觉理论的视觉测量系统因
具有非接触、测量速 度快、效 率高、自 动化 程 度高 以
及测量 精 度 较 高 等 优 点,广 泛 应 用 于 加 工 制 造 业
中
[
1-5
]
。随着制造 业 工 艺 水 平 的 提 高,工 业制 件的
设计趋向尺寸大型化、表面复杂化,传统视觉测量系
统由于测量范围受限,难以 实 现对 大 型工 件 的全 范
围、高精度测量。 基于 标 记点 的 移动 式 三维 视 觉测
量系统可利用贴在工件表面的标记点作为定位基准
实现扫描测量,又具 有体 积 小、便携 性 好等 优 点,受
到了越 来 越 多 的 关 注
[
6
]
。 本 文 采 用 内 部 为 白 色 亮
圆、周围带有黑圈 的 圆形 标 记点。黑 圈用 来 区分 亮
12080021
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