【摘 要】
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针对工业制造现场复杂场景下典型合作靶标识别需求,提出了一种椭圆特征快速鲁棒检测方法。首先对预处理图像进行边缘跟踪和弧段分割筛选分组,通过基于帕斯卡定理的邻接象限弧段匹配和基于关系矩阵的边缘弧段聚类,对具有椭圆匹配性的边缘弧段实现快速聚类。然后采用非迭代最小二乘拟合方法获取椭圆参数,并根据参数特征去伪,得到最终检测结果。本文通过采用更加严格的椭圆匹配约束和更加高效的弧段聚类方法,有效减少了参数拟合阶
【机 构】
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中国科学院微电子研究所,北京100094;中国科学院大学,北京100049
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针对工业制造现场复杂场景下典型合作靶标识别需求,提出了一种椭圆特征快速鲁棒检测方法。首先对预处理图像进行边缘跟踪和弧段分割筛选分组,通过基于帕斯卡定理的邻接象限弧段匹配和基于关系矩阵的边缘弧段聚类,对具有椭圆匹配性的边缘弧段实现快速聚类。然后采用非迭代最小二乘拟合方法获取椭圆参数,并根据参数特征去伪,得到最终检测结果。本文通过采用更加严格的椭圆匹配约束和更加高效的弧段聚类方法,有效减少了参数拟合阶段对非椭圆特征的运算量,具有良好的检测效率和检测结果可靠性。实验结果表明,本文算法对检测距离、光照条件、
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