融合Hough变换和卡尺聚类的圆检测算法  

作　　者：钟靖 叶志前 吴健[2,4] 

机构地区：[1]浙江欧威科技有限公司,浙江温州325000 [2]浙江大学温州研究院,浙江温州325000 [3]浙江大学生物医学工程与仪器科学学院,浙江温州325000 [4]浙江大学公共管理学院,浙江温州325000

出　　处：《电子元器件与信息技术》2023年第10期70-75,共6页Electronic Component and Information Technology

基　　金：2022年温州市重大科技创新攻关项目“揭榜挂帅·全球引才”专项《基于PCB-AOI骨架测量算法的缺陷检测系统开发与应用研究》(项目编号:ZR2022002)。

摘　　要：为了提升圆检测算法的准确率,本文提出了一种利用Hough变换和卡尺聚类的亚像素级圆检测算法。首先通过快速Hough变换对圆进行粗定位,对粗圆建立卡尺模型逐角度寻找最佳边缘点,并通过密度聚类排除虚假圆心,最后渐进式拟合圆,实现圆心精确定位。实验在本文准备的两个数据集NORM、HARD上与两类图像处理函数库Halcon、Opencv中的圆检测算法进行了比较,在NORM数据集中,相比于性能第二的算法,本算法在准确率持平的前提下,平均处理时长缩短了79%;在HARD数据集中,相比于性能第二的算法,本算法准确率提高了9.8%,平均处理时长缩短了87.9%;实验结果证明本文提出的融合算法显著提高了精度,缩短了检测时间。

关 键 词：圆检测 HOUGH变换 卡尺聚类 密度聚类 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]