不规则轮廓的机器视觉检测算法研究

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1、硕士学位论文不规则轮廓的机器视觉检测算法研究作者姓名孙坤学科专业控制理论与控制工程指导教师刘屿所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2018.04.23ResearchonErrorMeasurementofIrregularContourbasedonMachineVisionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：KunSunSupervisor：Prof.YuLiuSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,Ch

2、ina分类号TP391.4学校代号：10561学号：201520112437华南理工大学硕士学位论文不规则轮廓的机器视觉检测算法研究作者姓名：孙坤指导教师姓名、职称：刘屿副研究员申请学位级别：工学硕士学科专业名称：控制理论与控制工程研究方向：机器视觉论文提交日期：2018年4月日论文答辩日期：2018年6月2日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：罗飞委员：吴玉香戴诗陆刘屿肖兵摘要针对工件的误差检测问题，本文提出了一种可用于任意形状的高精度轮廓视觉检测算法。该算法的实现包括轮廓边缘提取与表示、

3、轮廓匹配和误差计算三个步骤。本文主要工作描述如下：(1)轮廓边缘提取与表示。首先，从ROI区域提取工件的亚像素轮廓边缘，并表示成轮廓。如果将轮廓直接与标准轮廓配准，大量的轮廓点将会造成极大地开销，所以需要精简表示的轮廓。在这一过程中我们改进DCE算法，精简轮廓的同时保留足够的关键点，即保证轮廓基本结构不变，提高轮廓匹配的效率。(2)轮廓匹配。然后采用由粗到精的匹配策略，将提取到的轮廓与标准轮廓配准。在粗匹配阶段，我们对精简后的轮廓点用形状上下文特征描述，并与标准轮廓匹配，迭代求取轮廓间的刚性变换（平移和旋转），逐步与标准轮

4、廓配准。由于只使用了一部分轮廓点，粗匹配的结果仍然有很大的误差，所以下一步要将粗匹配的结果作为精细匹配的初始位置，用ICP算法精细匹配所有的轮廓点。这一过程中我们综合考虑到轮廓点的轮廓点的曲率和法向量，对可能存在的噪声点或离群值予以很少的权重。(3)误差计算。最后，计算轮廓各处的误差。为了减少轮廓点的离散带来的误差，本文提出一种基于邻近线段的误差计算方法。本文分别用标定板和工件对此算法进行测试，均可以检测到每一处的轮廓误差，并达到0.5个像素的良好精度效果。关键词：轮廓检测；形状上下文；ICP；边缘提取IAbstractI

5、nordertomeasuretheerrorofworkpieces,ahigh-accuracycontourmeasurementalgorithmthatcanbeusedforarbitraryshapesisproposedinthisthesis.Theimplementationofthealgorithmincludesthreesteps:contourextractionandrepresentation,contourmatchinganderrorcalculation.Themainworkof

6、thisthesisisdescribedasfollows:(1)Edgeextractionandrepresentation.First,thesub-pixel-leveledgeoftheworkpieceisextractedfromtheregionofinterestsandrepresentedasacontour.Iftheextractedcontourisregisteredwiththestandardcontourdirectly,thelargenumberofcontourpointswou

7、ldcosttoomuchtime,sothecontourshouldbesimplifiedhereafter.Inthisstep,weimprovetheDCEalgorithmtosimplythecontourwhileremainingenoughkeypointsatthesametime.Inotherwords,whileensuringthebasicstructureofthecontourisnotchanged,theefficiencyofcontourmatchingisenhanced.(

8、2)Contourmatching.Acoarsetofinematchingstrategyisappliedtoregistertheextractedcontourwiththestandardone.Inthecoarsematchingstage,weusetheshapecontextdes