基于边缘检测和Hough变换的圆定位算法

摘要

为了解决机器视觉系统对具有小直径特征的多圆进行定位时计算量过大、效率低下和检测精度过低的问题,提出一种基于边缘检测和Hough变换的圆定位改进方法。首先,针对Canny算法进行边缘检测时对图像平滑处理过度,且对无关瑕疵点削弱能力差的缺点,采用改进的中值滤波代替高斯滤波,增加45°和135°方向来计算梯度幅值,通过最大类间方差法自动选取阈值。改进的Canny算法能有效去除细小瑕疵并完整保存孔位边缘。其次,在边缘检测的基础上用Hough变换对圆进行定位,对像素点采取75%的抽样,同时限定检测圆的直径范围,减少累积次数。实验结果表明,检测精度可达0.06mm,能够满足工业现场检测要求。