关键词：位置识别 聚类分析 图像的分割 模拟退火
1问题背景
应用机器视觉可大幅提高机械生产的自动化效率、加工质量、降低工人劳动强度。本文主题选自2018年吉林省大学生数学建模竞赛A题问题2：对于多个零件显示在同一图像中的情况，应如何建立模型，请根据已给出数据识别不同零件的位置。
2问题的分析
利用Matlab可将数据进行图像再现，如下图所示，图中包含2个相同的零件轮廓即总共包含4个完整的圆和1个不完整的圆。
本文采用目标轮廓分割法[8]将2个零件轮廓分割开，具体方案为：在初始图像中建立直角坐标系，通过霍夫变换获取DATA2中10个圆心的坐标，随后对所得的10圆心坐标再次进行K-means聚类分析，通过Matlab画一轮廓，即可将该区域数据的零件信息分割出来。分割出来的零件轮廓的位置坐标及旋转角度的确定，求解每个给定零件与标准位置模板部分位置坐标的和最小为目标函数，建立数学模型的方法，根据平移的移动量与旋转的角度，对其反求即可得到图像中2个零件轮廓的位置坐标和角度。
3按轮廓分割现有图像
第一步：识别零件图像圆几何特征[1]，通过Hough变换[2]圆检测方法得到变换识别的圆效果图[3]。通过Hough变换识别的各个圆的圆心位置坐标及半径如表1所示。
4每个零件相对于目标模板的位置信息
第一步：屏蔽干扰零件图像；将个零件图像中的一个零件图像取为目标图像，屏蔽其他零件的所属区域，即在该区域内全部置0。
第二步：确定目标图像的相对位置坐标与旋转角度；参考问题一4.1.2章节的基于模拟退火算法的被测零件相对位置识别模型的方法，获得零件a的目标图像的位置坐标与旋转角度。
第三步：循环进行第一步、第二步，获得零件b的目标图像的位置坐标与旋转角度。
采用4.2.1中的方法，令kmax=5000可求得零件a的位置[5]信息，如下表所示。
由两次运行结果看出，迭代次数k=5000时，算法所输出的零件a的位置信息为move_x= -295.4379、move_y= -143.0946， move_angle= - 2.03231，被测零件中心相对于标准模板中心的位置为（295.4379, 143.0946），顺时针旋转116.44°，运行时间为1.304s.算法所输出的零件b的位置信息为，move_x= -199.5862、move_y= -305.9829， move_angle= - 2.3425，被测零件中心相对于标准模板中心的位置为（199.5862, 305.9829），逆时针旋转134.22°，运行时间为2.915s。
5模型的评价
（1）对于同一图像中存在多个零件的情况，将问题求解分为两个步骤的模型避免了计算过程中可能出现的数据混乱现象，所得位置信息更为精确。
（2）对于结构复杂的零件，本模型会造成计算规模增加和计算速度降低。
（3）未考虑被测零件的几何特征，直接通过随机抽样提取被测零件与标准位置模板的有效像素点，误差较大。
参考文献
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论文作者:赵晨晨1蒋涵2谢悦3 宋云峰4
论文发表刊物:《科技中国》2018年6期
论文发表时间:2018/8/10
标签：零件论文; 位置论文; 图像论文; 坐标论文; 轮廓论文; 目标论文; 多个论文; 《科技中国》2018年6期论文;