[发明专利]融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法

说明书

本发明公开了一种融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法，其包括以下步骤：步骤一、通过快速Hough变换对图像中的圆进行粗定位，并获得圆心及圆径；步骤二、对粗定位的圆进行卡尺模型建立，以n度为标准将圆周划分为若干方向的卡尺，根据半径和角度求得这些方向上的初始边缘点；步骤三、进一步调整卡尺，计算所有方向上的最适边缘点，纳入最适边缘点集合中；步骤四、对最适边缘点集合中边缘点进行聚类，并对最大聚类进行圆拟合操作，排除虚假圆心；步骤五、对卡尺进行圆拟合。本发明在图像处理时无需设置灰度阈值，对图像噪声具有较强抗干扰能力，将检测精度提升到了亚像素级，并通过双线性插值计算灰度，具有高检测精度和短检测用时。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法。

背景技术

PCB在生产及检测过程中，自动对位mark点的抓取是最主要的一项，而mark点的检测一般是圆检测。常用的圆检测技术有形状分析法、环路积分微分法、圆Hough变换等.Hough变换是目前应用最为广泛的圆检测方法，该方法可靠性高，在噪声、变形、甚至部分区域丢失的状态下仍然能取得理想的效果，其实质是将图像空间的具有一定关系的像素点进行聚类并寻找某一解析式来拟合这些点。传统Hough算法存在处理时间长，提取准确率低的问题，而实际应用当中的圆检测对算法的执行时间和精度要求都有着较高的要求，单一Hough变换无法满足工业上的要求。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测方法，其包括以下步骤：

步骤一、通过快速Hough变换对图像中的圆进行粗定位，并获得圆心及圆径；

步骤二、对粗定位的圆进行卡尺模型建立，以n度为标准将圆周划分为若干方向，根据半径和角度求得此方向上的边缘点，该边缘点在当前角度下可前后移动一段距离；

步骤三、从步骤二获取边缘点中，获取角度为α时的卡尺的最适边缘点，对所有卡尺求取最适边缘点，将所有最适边缘点纳入最适边缘点集合中；

步骤四、对最适边缘点集合中边缘点进行聚类，并对最大聚类进行圆拟合操作，并排除虚假圆心，滤除干扰卡尺；

步骤五、对经过步骤四操作之后的聚类内的卡尺进行圆拟合。

步骤一中，

1)对图像进行预处理，获取图像的边缘信息，并获取各个边缘点的梯度方向的正切值；

2)利用各个边缘点的梯度方向以及目标圆的半径投影出圆心坐标；

3)从步骤2)中获取出现次数最多的圆心坐标并对其进行圆心矫正。

步骤二中，最适边缘点检测步骤如下：

1)根据当前角度计算投影后的x，y轴上的步长及其中z为卡尺总数，k为当前卡尺的编号，β为初始角度，进而得到投影在α角度上的边缘点坐标，x_l＝r_c*cosα+x_h，y_l＝r_c*sinα+y_h，r_c＝r_h+r_rnd,r_c为动态半径，r_h为Hough变换求得的半径，r_rnd为动态长度，其范围由移动路径总长w确定；

2)利用双线性插值法获取以当前边缘点所在延伸方向上的前后两个相邻的边缘点的灰度值，并通过前后两个相邻边缘点的灰度值计算当前边缘点的梯度，并计算前后两个相邻边缘点的投影坐标；