周 晴，吉 峰，白瑞林

ZHOU Qing1,JI Feng2,BAI Ruilin1

1.江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室，信息与控制实验教学中心，江苏 无锡 214122

2.无锡信捷电气股份有限公司，江苏 无锡 214072

1.Key Laboratory of Advanced Process Control for Light Industry（Ministry of Education）,Information and Control Experiment Teaching Center,Jiangnan University,Wuxi,Jiangsu 214122,China

2.Xinje Electronic Co.,Ltd,Wuxi,Jiangsu 214072,China

1 引言

机器视觉定位技术[1]具有非接触，速度快，稳定性好，精度高，抗干扰能力强，易于维护等突出优点，广泛应用于工业缺陷检测、工件定位、产品分拣、机器人视觉引导技术、军事航天等领域中。

L.Gottesfeld[2]等人基于模板与图像之间差值的绝对值的总和或者所有差值的平方和（SAD或SSD）提出了基于灰度的图像匹配算法，基于灰度的模板匹配，算法耗时多，不适于快速匹配定位；Lowe[3]、H.Bay[4]等提出了基元特征点的匹配算法，算法匹配精度高，但是无法满足实时性的要求；Steger等[5]提出一种以边缘为特征的匹配方法；倪健等[6]采用一种以边缘的方向向量为相似度量的匹配方法，该方法对遮挡、混乱等情况有比较好的鲁棒性，但算法耗时相对较多。G.Borgefors等[7]提出了一种基于模板边缘与图像边缘之间的距离的方法来匹配定位，为基于几何基元本身的匹配提供了匹配依据。Chen等[8]提出了一种将模板物体与搜索图像中的轮廓线分割为线段，然后匹配特殊线段的方法来实现匹配定位，然而分割方法没有涉及到圆弧。此外，还有诸多实例利用Hausdorff距离[9-10]、LOG算子[11]、局部不变量[12]等特征，并采用遗传算法、PSO算法[13]等方法来实现匹配定位。

基于上述分析，本文提出了一种基于圆弧基元的工件实时定位与匹配方法。通过递归算法将边缘轮廓多边形近似，通过基元的合并将轮廓分割为线段和圆弧基元。……