融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量

摘要：

针对被测物体理想角点不易检测致使测量精度不高的问题,提出一种融入一维概率Hough变换与局部Zernike矩的双目视觉测量方法.首先利用一维概率Hough变换对物体外轮廓边缘进行直线检测;然后根据直线检测结果建立感兴趣区域,在各局部区域内利用Zernike矩进行亚像素检测,并在两相邻感兴趣区域的相交范围内完成亚像素点筛选;之后通过正交总体最小二乘法进行亚像素边缘直线拟合,并进行关键点匹配;最后利用三角测量原理获得被测物体的三维空间信息完成测量.以连铸坯模型为测量对象,实验结果表明:此算法最小相对误差达到0.340 1％,满足测量要求.长度相对误差均值为0.394 5％,与传统SIFT,ORB算法相比分别降低80.01％和74.63％;与其他边缘拟合算法相比测量误差减小34.11％,运行时间缩短39.07％,验证了此算法的精确性和高效性.

关键词：双目视觉、一维概率Hough变换、亚像素、边缘拟合、测量

所属期刊栏目：31

分类号：TP394.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;安徽高校自然科学研究重点资助项目;特种重载机器人安徽重点实验室开放基金资助项目

在线出版日期：2023-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1793-1803