高 宁

(扬州工业职业技术学院 扬州 225127)



求取椭圆中心的改进Hough算法设计*

高 宁

(扬州工业职业技术学院 扬州 225127)

针对工业机器视觉检测中，对椭圆图像中心提取的需要，提出了一种基于最大内切圆法来求取椭圆中心的完整实现方法。方法中采用了改进的Hough变换快速地检测出椭圆的最大内切圆，并把该内切圆的圆心坐标当作所求的椭圆圆心坐标。实验表明，该方法能自动检测出椭圆的中心坐标，精度较高，快速性好，鲁棒性较强，同时简单易行，很好地满足了实际工程中的机器视觉检测的需要。

椭圆中心; Hough变换; 内切圆; 机器视觉

Class Number TP274

1 引言

在机器视觉的实际运用中，经常要处理固件的图像特征，如被测工件上的定位孔、标定参照物上特征图像等。尤其是在对工件上的圆孔进行放料时，如果两者的圆心不能完全一致，会影响地工件的质量甚至报废。因此，如何实现椭圆中心的自动快速的识别，具有十分重要的意义。

目前，椭圆检测算法的研究主要包括：模板匹配法、最小二乘法[1]、小波变换法[2]、基于GVF模型法[3]以及Hough变换法[4]等，其中模板匹配法，小波变换法和基于GVF模型法能够实现准确的椭圆轮廓的提取，但存储量大，计算复杂，比较耗时。最小二乘法抗干扰能力差，容易受外界的干扰而影响精度。常规的Hough变换法，是先通过广义的Hough变换，将椭圆提取出来[5]。其参数空间的位数需要用到五维，因而也需要大量的存储空间和计算空间。在本文中，对其进行了改进，使其能快速的检测出椭圆的最大内切圆，其计算的参数空间只需两维，并进行了仿真，效果是客观的，达到了预期的目的。……