自动编程器视觉定位算法：圆形靶标与霍夫变换的应用

"自动编程器视觉定位算法研究* (2011年)" 本文主要探讨了一种应用于自动编程器的视觉定位算法，该算法旨在提高自动编程器的精度和实用性。文章发表于2011年3月的《传感技术学报》第24卷第3期，作者包括张超、段发阶、董宇青、陈伟和王凯，他们来自天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室。 首先，论文介绍了二维摄像机标定的过程，这是视觉定位的基础。通过使用圆形靶标，研究人员能够校准单目的二维视觉系统，确保其能够准确地捕捉和理解图像。这种标定方法对于消除相机成像的几何失真至关重要，为后续的视觉处理提供了准确的坐标参考。 接着，文章提出了种子自增长法（Seed Growing Algorithm）来提取目标芯片的感兴趣区域（Region of Interest, ROI）。这种方法是一种图像分割技术，它从预定义的种子点开始，逐渐扩展并连接相邻像素，形成目标芯片的边界。这样可以有效地从复杂的背景中识别出芯片，提高定位的准确性。 在确定了ROI后，通过质心计算来分析芯片在运动过程中的位移。质心是物体所有像素位置的加权平均，可以反映物体的中心位置。由于机械摩擦等因素，芯片在运动时可能会发生平移，质心计算可以帮助识别这种微小的移动，从而进行补偿。 此外，论文还利用霍夫变换（Hough Transform）提取直线特征，用于检测芯片运动时可能产生的角度旋转。霍夫变换是一种在图像中寻找特定形状（如直线）的算法，即使在存在噪声的情况下也能有效检测。通过对图像中直线的检测，可以推断出芯片因机械误差导致的角度变化，进一步校正定位。 这些算法的结合，构建了一个有效的视觉反馈控制系统，它可以实时监测并修正自动编程器的运动误差，提高设备的工作精度。这种视觉定位技术的应用，不仅提升了自动编程器的性能，也为相关领域的研究和发展提供了新的思路和技术支持。 关键词：视觉定位算法；种子算法；霍夫变换；视觉反馈控制 EEACC分类号：11810 DOI：10.3969/j.issn.l004-1699.2011.03.014