一种平面轮廓分割与基元识别方法研究_李欣言1
"一种平面轮廓分割与基元识别方法研究_李欣言1"涉及的知识点主要是平面轮廓的分割和基元识别技术在机器视觉领域的应用。平面轮廓分割和基元识别是机器视觉系统中用于精确测量和分析图像的重要步骤。 中提到的分割点移动规则(dAO 和 dOB)是轮廓分割过程中的一个重要环节。当dAO(分割点O到SAO段的距离)大于dOB(分割点O到SOB段的距离)时,分割点O会朝向SAO段移动;反之,如果dAO小于dOB,分割点O则会朝向SOB段移动。这个规则用于优化分割点的位置,确保分割出的轮廓更加准确。这种动态调整分割点的方法有助于提高轮廓分割的精度,减少因过度分割或不足分割导致的误差。 【部分内容】中提到了一种改进的轮廓分割方法,该方法包括以下几个步骤: 1. **多边形逼近算法**:使用多边形逼近算法对轮廓进行初步分割,将复杂的曲线近似为简单的多边形线条。 2. **分割点位置修正**:对多边形逼近得到的分割点进行修正,根据dAO和dOB的比较结果调整分割点位置,以更准确地反映实际轮廓。 3. **线段类型识别**:识别分割点之间的线段类型,区分直线、圆弧等基本元素,这是基元识别的第一步。 4. **过度分割的圆弧段融合处理**:针对过度分割导致的多个小圆弧段,进行融合处理,恢复原本的连续曲线。 5. **加权最小二乘拟合**:通过加权最小二乘拟合算法,抑制离群值的影响,进一步优化轮廓,拟合成对应的几何基元(如直线、圆弧等)。 这种方法的实验结果表明,它具有较高的检测精度、较快的检测速度和良好的通用性。在机器视觉系统中,基元识别的准确性对于尺寸测量至关重要,而识别效率则影响系统的实时性能。因此,该方法在提升视觉测量系统的整体性能上具有显著作用,特别是在机械零件、刀具等复杂形状的尺寸测量中。 总结来说,该研究提出的平面轮廓分割与基元识别方法是机器视觉技术中的一个重要进展,它通过精确的分割点修正和基元识别策略,提高了测量精度和速度,对于提升我国制造业中如轧机行业的制造精度具有积极意义。同时,该方法对于其他需要视觉检测和分析的领域也具有一定的借鉴价值。