[发明专利]基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法

权利要求书

1.一种基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，将广义Hough变换图像识别方法应用于设备巡检图以进行实时检测，包括：

步骤A：对巡检中的参考点进行选取，选取完成后，对各参考点进行定位；

步骤B：对参考点进行定位后，根据参考点个数和距离建立R-table矩阵；

步骤C:根据所述R-table矩阵建立Hough空间；

步骤D：在所述Hough空间内选取最大峰值点作为最优参考点，形成参考图像；

步骤E：利用广义Hough变换法在巡检图中寻找参考坐标，根据参考坐标从巡检图中提取图像，并使用提取到的图像与参考图像进行互信息计算，以判断零件是否缺失。

2.根据权利要求1所述的基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，所述步骤A中参考点的选取包括边缘图像中的点以及非边缘图像中的点。

3.根据权利要求2所述的基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，在所述步骤A中选取模板图片左上角像素坐标作为参考点，以检测不规则形状的零部件。

4.根据权利要求1所述的基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，所述步骤C中建立Hough空间的方法为：对于巡检边缘图片中的每个边缘点(x_i,y_i)，按上述规则计算梯度对应的离散值k，且k∈[1,30]，对于模板边缘图片中每一个落入k中的边缘点，都要根据R-table计算巡检边缘图片中符合的边缘点对应的参考坐标(x'_c,y'_c)，建立Hough空间H。

5.根据权利要求4所述的基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，所述Hough空间H的大小与巡检图片空间大小相同，通过统一各图像尺寸以减少比对过程中花费的时间。

6.根据权利要求1所述的基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，所述步骤D中在Hough空间选取最大峰值点方法包括：

步骤E1：在巡检图中边缘图像内选取点X_r＝(x_r,y_r)，在边缘图像边界处选取点X＝(x,y)，此时计算点X_r与X之间的矢量差r：r＝X_r-X。

步骤E2：设r与x轴的夹角为点X_r至边界点X的距离为r，并对边界点X的边界取向θ进行计算：

将θ可能取值范围分成离散的k种状态iΔθ,i＝1,2,3...k记作θ_k＝kΔθ，其中Δθ为定义θ_k的方向参数的角度增量；

步骤E3：对全部便捷点确定的参考点位置建立关系查找表R，若一个区域边界上的点(x,y)均具有参数rθ_k，则rθ_k为所述边界曲线的形状特征；

步骤E4：对区域边界上各点分别进行计算，求出{A(x_r,y_r)}中最大值r^*：

7.根据权利要求1所述的基于广义Hough变换的巡检图零部件目标识别方法，其特征在于，在所述步骤E中，在巡检图像中选取参考坐标时，其对应映射为模板图像的左上角点的坐标。