Hough变换在直线提取中的应用：基于机器视觉的测控系统

第五章PPT主要探讨了现代测控技术中的直线提取算法，特别是利用Hough变换进行直线检测的过程。Hough变换是一种常见的计算机视觉方法，用于寻找图像中的线条特征。该章节首先介绍了Hough变换的工作原理，它通过在变换域（通常是对角线方向的像素计数）中累积所有物体点的投票，来检测图像中的直线。步骤如下： 1. 初始化变换域：创建一个数组，代表图像的可能对角线方向，并设置初始的方向数目为90度。 2. 搜索物体点：遍历图像中的每个像素点，对于每一个点，检查其是否属于物体，如果是，则在对应的角度上增加计数。 3. 阈值判断：在变换域中查找计数值超过预设阈值的点，这些点通常对应于图像中的直线。 4. 直线绘制：依据这些高计数点在原空间中重建出可能的直线，通常通过反变换过程找到直线的参数。 此外，本章还涵盖了机器视觉测控技术的基础内容，如机器视觉测控系统的定义和应用。机器视觉测控系统是一个集成了图像获取、处理和决策控制的系统，主要用于对物体进行检测、识别和跟踪，广泛应用于工业生产中的尺寸测量、缺陷检测、产品分类等场景。该系统的核心组成部分包括光源设计，因为良好的光照条件对图像质量至关重要，光源应具备适中、均匀、稳定的亮度，且能避免产生阴影。 5.1.1机器视觉检测系统硬件部分着重于照明设计，光源的选择需根据实际应用场景调整，确保能够提供清晰、高分辨率的图像。例如，可以选择可调光强度的光源，以适应不同检测需求。 通过结合Hough变换和机器视觉技术，测控系统能够实现对目标的精确控制，提高了自动化生产过程的效率和精度。这一章节的学习对于理解和应用现代测控技术具有重要意义。