一种平面轮廓分割与基元识别方法研究.pdfVIP

Z艺与检测TeChn0IogyandTest 这些平面轮廓进行精确的分段识别和重构。 对由测量设备获取的二维轮廓进行分段与识别， 国内外有很多学者进行了相应的研究。Jayachandran A 提出了基于模糊逻辑的图像处理新方法和新思 想，用模糊推理来检测角，有效地抑制了图像噪声，取 得了良好的效果。徐越_4为实现重叠 目标的精确分 割，提出了一种 Snake模型与角点检测相结合的重叠 目标分割方法。郑军等 针对轮廓 曲线的多边形近 图1分割点的位置修正原理图 似和特征点提取，提出了多边形逼近误差和局部最小 判断 d。、doe的大小： 误差逼近特征点的定义和相应 的实现算法。顾步 ①当d。d。，则将分割点0向Ls段移动一个轮 云 针对包含直线、圆弧特征的截面轮廓数据，通过 廓控制点到点 0。S 、S 为分割后的轮廓，D ，、 计算离散点曲率进行特征点的提取与数据分段。王英 D 分别为重新分割后的轮廓段与所对应的逼近多边 惠 在文献[7—8]中分别用近似 曲率的十一点法 形的边 AO 、0B之间的最大距离。 和曲率差分图的方法进行平面轮廓的精确分段与识 0断：若 Max{DD，，D0，8}Max{dAo，doB}，贝4／f 别；在文献 [9]中采用约束最小二乘算法对轮廓进行 做处理，此分割点 0保留； 了重构。伍济钢 用 HOUGH变换改进的曲率法来 识别平面轮廓图元 。胡魁贤… 以线段和圆弧为逼近 若Max{D。，D。，}Max{d。，d。}，贝0将此分害0 基元对封闭的截面曲线进行分段拟合，该算法简单有 点修正位置0保留，重新开始上面①的步骤，直至满足 效，较好地解决以直线和圆弧为基元的截面曲线拟合 Max{D ，Do，B}Max{dAo，d0B}的条件 。 问题 。张习文 ¨以线段和圆弧为逼近基元 ，研究基于 ② 当d。d。，则将分割点0向Soli段移动一个 改进遗传算法的曲线拟合 ，较好地解决了用线段和圆 轮廓控制点，重复以上步骤直至不产生新的分割点。 弧拟合曲线问题。在深入研究现有平面轮廓分段识别 ③ 依此方法再进行下一个分割点的修正，直至全 与重构等方法的基础上，本文提出了一种新的平面轮 部分割点都修正完毕。 廓分割与基元识别方法。 2．2 基元识别与轮廓段的融合 经过多边形近逼近后，轮廓 中的有些圆弧段处于 1 基元识别算法的思路 过度分割状态 ，因此需要对这些圆弧段进行检测 ，如属 采用多边形近逼近算法将轮廓曲线进行分割，找 于过度分割，则需要进行融合。取原始轮廓 s上的4 出边界轮廓的分割点；针对该算法分割点不精准的缺 个分割点 、B、C、D，如图2所示。 点，采用一种规则对该分割点的位置进行判别，如不符 合条件则进行修正；然后对基元进行识别，对圆弧段轮 廓是否过度分割进行判别，如属于过度分割则对其进 行融合；最后采用拟合算法对分割后的轮廓进行拟合 。 2 轮廓分割与基元识别算法的方法 2．1 分割点位置修正 图2 轮廓段融合算法示惹图 采用多边形近逼近算法将通过测量系统获取的被 Q是由点A、B、C拟合得到