王 宪，谭建平，全凌云，成小乐

（1.中南大学 机电工程学院，湖南 长沙 410083；2.中国重型机械研究院有限公司，陕西 西安 710032）

近年来，计算机视觉技术发展极为迅速，被大量应用到工业测试与在线检测领域.在两万吨挤压机活动部件五自由度实时监测系统[1]中，通过计算机视觉方法稳定准确地求取激光束中心是其中一个关键步骤.

工业在线检测环境复杂多变，要求检测算法不但具有较高的检测精度和良好的实时性，还需较强的稳定性和抗干扰能力.两万吨挤压机工作现场存在石墨粉、玻璃屑等锯屑；另外，125MN挤压机中心在线监测系统[2]的实际应用表明，系统长期工作还会产生以下问题：1）激光束质量下降，光斑图像出现内部纹理；2）检测装置密封性能下降，出现漏光或漫反射.这些均会对求取激光束中心产生不利影响.寻求高实时性和广泛适应性的激光束中心精确定位方法已成为两万吨挤压机活动部件五自由度实时监测系统研制过程中迫切要求解决的问题.

传统的激光束中心定位方法主要有模版法、重心法、Hough变换法、曲线拟合法及矩估计法[3－4]等，这些算法都有各自的使用局限.针对传统方法的不足，国内外诸多单位进行了深入研究，做出了相应改进，如David.G.Lowed[5]在总结现有不变量特征检测方法基础上提出了SIFT（scale invariant feature transform）算法，可用于中心检测；卢泉[6]等提出了一种基于残差修剪的激光光斑高精度定位方法，这两种方法抗干扰能力强，但耗时长，检测效率低；……