柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法。本發(fā)明包括如下步驟：步驟1.參照點(diǎn)圖像采集；1-2.篩選采集到的參照點(diǎn)圖像；步驟2.圖像預(yù)處理；步驟3.圖像二值化與分割；步驟4.啟動(dòng)基于幾何約束的區(qū)域匹配檢測(cè)；步驟5.若區(qū)域匹配檢測(cè)失效，則啟動(dòng)快速模板匹配算法，若匹配程度大于給定的閾值R，則匹配成功，返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟6；步驟6.若快速模板匹配算法失效，則啟動(dòng)基于霍夫變換的圓心檢測(cè)算法，若霍夫變換的圓心檢測(cè)算法檢測(cè)成功，則返回成功檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則檢測(cè)失敗。本發(fā)明具有速度快，操作簡(jiǎn)單，重復(fù)性好等特點(diǎn)；系統(tǒng)穩(wěn)定，采集速度快，算法精度高，能長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作。
【專利說明】柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于機(jī)器視覺【技術(shù)領(lǐng)域】，涉及一種柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]近些年，F(xiàn)PC板在PCB行業(yè)中所占的比重穩(wěn)步增長(zhǎng)，到2010年已超過18%以上，如下圖所示。但中國(guó)本土企業(yè)規(guī)模相對(duì)較小，企業(yè)在產(chǎn)品、技術(shù)和管理方面與世界先進(jìn)水平還有不少差距。隨著勞動(dòng)力成本的不斷攀升和歐美大國(guó)的機(jī)器人革命倒逼中國(guó)制造產(chǎn)業(yè)升級(jí)，中國(guó)FPC制造業(yè)面臨重大技術(shù)革新挑戰(zhàn)，需要大規(guī)模引入自動(dòng)化生產(chǎn)線，全面提高行業(yè)的自動(dòng)化水平。
[0003]一般地，柔性電路板是用柔性的絕緣基材制成的印刷電路，具有許多硬性印刷電路板不具備的優(yōu)點(diǎn)。易彎曲、卷繞、折疊，可依照空間布局要求任意安排，并在三維空間任意移動(dòng)和伸縮，從而達(dá)到元器件裝配和導(dǎo)線連接的一體化。但由于柔性電路板具有易變形的特點(diǎn)，在加工的過程中易由靜電和空氣壓力等因素產(chǎn)生彎曲，卷繞或缺陷，導(dǎo)致柔性電路板不易加工，許多工序過程依靠人工解決，行業(yè)的自動(dòng)化水平偏低。近年來，隨著技術(shù)的發(fā)展，部分工序逐漸實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化生產(chǎn)，如焊接、電鍍、印刷等，但仍有相當(dāng)多工序依靠人工完成。
[0004]印刷是柔性板加工的重要環(huán)節(jié)，往往需印刷多層不同材料的涂料。在印刷過程中，每層材料的相對(duì)位置關(guān)系極其嚴(yán)格，一般稍微偏差，極易導(dǎo)致整個(gè)柔性板報(bào)廢，因此，印刷平臺(tái)的精準(zhǔn)定位極其重要。當(dāng)前主流的固定方法是在平臺(tái)上豎立2個(gè)定位柱，將柔性板上定位孔直接套在定位柱上，從而實(shí)現(xiàn)柔性板的定位。這種方法簡(jiǎn)單高效，但也存在一些嚴(yán)重的不足:
[0005]>印刷錯(cuò)位概率高:由于柔性板自身的拉伸特性,材質(zhì)的熱脹冷縮,定位孔的長(zhǎng)度可能變化，易導(dǎo)致廢品率聞;
[0006]>效率質(zhì)量難以保證:由于主要靠人工上料，該環(huán)節(jié)還未實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在質(zhì)量方面，該環(huán)節(jié)對(duì)工人的要求比較高，其合格率和印刷質(zhì)量與工人固定時(shí)候采用的手法和力度都很有關(guān)系，一般工人難以掌握。
[0007]>難適合高精度印刷需求:手工控制印刷，難以自適應(yīng)調(diào)整，當(dāng)材質(zhì)印刷要
[0008]求較高，如0.5mm精度，系統(tǒng)難以達(dá)到要求，廢品率高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]本發(fā)明的目的是針對(duì)現(xiàn)有印刷工序存在的技術(shù)不足，難以精確定位的缺陷，提出一種柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法。利用機(jī)器視覺技術(shù)精確計(jì)算參照點(diǎn)位置，為自動(dòng)校正印刷提供了有利的技術(shù)支撐，滿足工序的高精度的印刷需求，便于印刷過程的精準(zhǔn)化和自動(dòng)化。
[0010]本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案具體包括如下步驟:
[0011]步驟1.參照點(diǎn)圖像采集；[0012]1-1.圖像采集設(shè)備包括兩個(gè)工業(yè)CMOS相機(jī)、兩個(gè)定焦鏡頭和普通LED光源；工業(yè)CMOS相機(jī)和普通LED光源均安裝在自動(dòng)校正臺(tái)底部，工業(yè)CMOS相機(jī)透過自動(dòng)校正臺(tái)上的采集孔采集參照點(diǎn)圖像；
[0013]1-2.篩選采集到的參照點(diǎn)圖像；
[0014]若參照點(diǎn)圖像精度在I像素內(nèi)，平均識(shí)別時(shí)間控制在50ms內(nèi)，則保留該參照點(diǎn)圖像；
[0015]步驟2.圖像預(yù)處理；
[0016]對(duì)經(jīng)過步驟1-2處理后的參照點(diǎn)圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，以參照點(diǎn)圖像的內(nèi)接圓為準(zhǔn)，將參照點(diǎn)圖像劃分為兩部分；對(duì)參照點(diǎn)圖像的內(nèi)接圓部分通過中值濾波進(jìn)行濾波和祛噪；
[0017]步驟3.圖像二值化與分割；
[0018]將經(jīng)過預(yù)處理的參照點(diǎn)圖像進(jìn)行二值化處理，二值化方式包括最大類間方差法、最大熵值法和雙峰法。
[0019]設(shè)定閾值R，將經(jīng)過二值化處理的參照點(diǎn)圖像通過閾值分割算法進(jìn)行分割，將參照點(diǎn)圖像分割成背景區(qū)域和前景區(qū)域；閾值R的取值范圍該閾值與光源強(qiáng)弱和相機(jī)參數(shù)有關(guān)，一般在20-50之間。
[0020]步驟4.啟動(dòng)基于幾何約束的區(qū)域匹配檢測(cè)；
[0021]4-1.啟用區(qū)域標(biāo)記算法，對(duì)二值化與分割后的參照點(diǎn)圖像中所有的連續(xù)區(qū)域進(jìn)行搜索；
[0022]4-2.依據(jù)區(qū)域的特征約束，判斷搜索的連續(xù)區(qū)域是否符合目標(biāo)需求；若符合特征約束，則檢測(cè)成功，并返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟5 ;
[0023]約束1:連續(xù)區(qū)域的外接矩形，其長(zhǎng)度誤差在20像素以內(nèi)；
[0024]約束2:將填充率設(shè)置在0.3-0.9之間，具體需依據(jù)參照點(diǎn)圖像的分布特點(diǎn)。
[0025]約束3:外接矩形的長(zhǎng)寬比值為1-1.25，一般取值1.1 ；
[0026]步驟5.若區(qū)域匹配檢測(cè)失效，則啟動(dòng)快速模板匹配算法，若匹配程度大于給定的閾值R，則匹配成功，返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟6;
[0027]所述的快速模板匹配算法具體如下:
[0028]5-1.構(gòu)建待檢測(cè)參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層，并對(duì)待檢測(cè)的參照點(diǎn)圖像或連續(xù)區(qū)域構(gòu)建金子塔結(jié)構(gòu)，鄰接的上層圖像的長(zhǎng)寬尺寸為其下層圖像的1/2。
[0029]5-2.將參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層中的每一層分別與快速模板匹配算法中的模板圖像進(jìn)行比較，自上而下開始與模板圖像進(jìn)行比較，確定最佳匹配位置；
[0030]所述的最佳匹配位置是指參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層與模板圖像匹配度最大的情況下；
[0031]5-3.金子塔圖層中已經(jīng)確定最佳匹配位置的圖層，將其最佳匹配位置傳遞到金子塔圖層的鄰接下一層中，鄰接下一層最佳匹配位置的匹配以該傳遞位置為起始點(diǎn)；匹配的搜索范圍在傳遞位置周邊2個(gè)像素以內(nèi)，即((2x-2, 2x+2), (2y-2, 2y+2))；
[0032]5-4.重復(fù)步驟5-3，直到金子塔圖層的底層，此時(shí)，快速模板匹配結(jié)束。
[0033]5-5.查看模板匹配一致性程度，若符合預(yù)先設(shè)定值D (哪里的設(shè)定值)，則該模板匹配符合要求；最后每層所確定的最佳匹配位置為參照點(diǎn)圖像的中心位置，返回檢測(cè)結(jié)果并退出；若匹配值低于預(yù)先設(shè)定值D，則匹配失敗，進(jìn)入步驟6。所述的預(yù)先設(shè)定值D為兩個(gè)圖像的差異度，其取值范圍為0.75-1，一般取值為0.75 ；
[0034]步驟6.若快速模板匹配算法失效，則啟動(dòng)基于霍夫變換的圓心檢測(cè)算法，若霍夫變換的圓心檢測(cè)算法檢測(cè)成功，則返回成功檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則檢測(cè)失敗。
[0035]所述的霍夫變換的圓心檢測(cè)算法具體如下:
[0036]6-1.計(jì)算參照點(diǎn)圖像的梯度，并選擇霍夫變換點(diǎn)集。
[0037]6-2.對(duì)該霍夫變換點(diǎn)集進(jìn)行圓形霍夫變換，獲得霍夫變換后的圖像。
[0038]6-3.對(duì)霍夫變換后的圖像進(jìn)行低通濾波，避免圓心在局部區(qū)域震蕩。
[0039]6-4.檢測(cè)霍夫累積值，統(tǒng)計(jì)當(dāng)前中心個(gè)數(shù)，并將中心的霍夫累積值與閾值進(jìn)行比較，若霍夫累積值大于給定的閾值，則認(rèn)為該中心有效。
[0040]—般而言只存在一個(gè)中心的霍夫累積值大于給定的閾值，則該中心即為圓心；若存在多個(gè)中心的霍夫累積值大于給定的閾值，貝1J認(rèn)為存在多個(gè)圓心中心。
[0041]所述的給定的閾值為500 ；
[0042]6-6.當(dāng)統(tǒng)計(jì)的中心個(gè)數(shù)大于I個(gè)時(shí)，則說明存在多個(gè)候選的目標(biāo)中心，此時(shí)，對(duì)多個(gè)候選的目標(biāo)中心進(jìn)行合并，當(dāng)所有的候選目標(biāo)中心的距離小于3個(gè)像素時(shí))，則合并成一個(gè)目標(biāo)中心；
[0043]6-7.若合并后的目標(biāo)中心個(gè)數(shù)為1，則檢測(cè)成功；否則，檢測(cè)失敗。
[0044]本發(fā)明有益效果如下:
[0045]1.在柔性線路板中具有很多參照點(diǎn)，經(jīng)常用于材料對(duì)齊或作為特殊標(biāo)記，用于標(biāo)定貼片和印刷的位置信息，一般為圓形或接近圓形、或?qū)嵭?，或空心或有十字交叉?.在傳統(tǒng)柔性線路板制造業(yè)的自動(dòng)化改造中，有大量的參照點(diǎn)識(shí)別需求，而快速有效的識(shí)別參照點(diǎn)，有利于系統(tǒng)的精確定位，提高加工的準(zhǔn)確度和制造速度。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn):具有速度快，操作簡(jiǎn)單，重復(fù)性好等特點(diǎn)；系統(tǒng)穩(wěn)定，采集速度快，算法精度高，能長(zhǎng)時(shí)間穩(wěn)定工作；
【專利附圖】

【附圖說明】
[0046]圖1為本發(fā)明流程圖；
[0047]圖2為本發(fā)明校正臺(tái)示意圖；
[0048]圖3為本發(fā)明金字塔算法示意圖；
[0049]圖4為本發(fā)明檢測(cè)區(qū)域示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0050]下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明做進(jìn)一步說明。
[0051]如圖1所示，柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法，具體包括如下步驟:
[0052]步驟1.參照點(diǎn)圖像采集；
[0053]1-1.如圖2所示，圖像采集設(shè)備包括兩個(gè)工業(yè)CMOS相機(jī)、兩個(gè)定焦鏡頭和普通LED光源；工業(yè)CMOS相機(jī)和普通LED光源均安裝在自動(dòng)校正臺(tái)底部，即參照目標(biāo)位置平臺(tái)采集孔處，一般采集2個(gè)參照目標(biāo)圖像，便于后續(xù)的平臺(tái)校正；自動(dòng)校正臺(tái)上的采集孔處內(nèi)墊玻璃片，光源從底部進(jìn)入，工業(yè)CMOS相機(jī)安裝在平臺(tái)底部，正對(duì)采集孔，透過自動(dòng)校正臺(tái)上的采集孔采集參照點(diǎn)圖像；[0054]1-2.篩選采集到的參照點(diǎn)圖像；
[0055]若參照點(diǎn)圖像精度在I像素內(nèi)，平均識(shí)別時(shí)間控制在50ms內(nèi)，則保留該參照點(diǎn)圖像；
[0056]步驟2.圖像預(yù)處理；
[0057]對(duì)經(jīng)過步驟1-2處理后的參照點(diǎn)圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，以參照點(diǎn)圖像的內(nèi)接圓為準(zhǔn)，將參照點(diǎn)圖像劃分為兩部分；對(duì)參照點(diǎn)圖像的內(nèi)接圓部分通過中值濾波進(jìn)行濾波和祛噪；
[0058]步驟3.圖像二值化與分割；
[0059]將經(jīng)過預(yù)處理的參照點(diǎn)圖像進(jìn)行二值化處理，二值化方式包括最大類間方差法、最大熵值法和雙峰法。
[0060]設(shè)定閾值R，將經(jīng)過二值化處理的參照點(diǎn)圖像通過閾值分割算法進(jìn)行分割，將參照點(diǎn)圖像分割成背景區(qū)域和前景區(qū)域；閾值R的取值范圍該閾值與光源強(qiáng)弱和相機(jī)參數(shù)有關(guān)，一般在20-50之間。
[0061]步驟4.啟動(dòng)基于幾何約束的區(qū)域匹配檢測(cè)；
[0062]4-1.啟用區(qū)域標(biāo)記算法，對(duì)二值化與分割后的參照點(diǎn)圖像中所有的連續(xù)區(qū)域進(jìn)行搜索；
[0063]4-2.依據(jù)區(qū)域的特征約束，判斷搜索的連續(xù)區(qū)域是否符合目標(biāo)需求；若符合特征約束，則檢測(cè)成功，并返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟5 ;
[0064]約束1:連續(xù)區(qū)域的外接矩形，其長(zhǎng)度誤差在20像素以內(nèi)；
[0065]例如將長(zhǎng)度設(shè)為50?70之間。區(qū)域的外接矩形應(yīng)該滿足以下條件:
[0066]region_w<max_Length&&
[0067]region_w>min_Length&&
[0068]region_h<max_Length&&
[0069]region_h>min_Length
[0070]其中,region_w和region_h表示區(qū)域外接矩形的寬度和高度，min_Length表示外接矩形的最小值，max_Length表示外接矩形的最大值。
[0071]約束2:將填充率設(shè)置在0.3-0.9之間，具體需依據(jù)參照點(diǎn)圖像的分布特點(diǎn)；填充率應(yīng)滿足以下條件:
[0072]region_fiIlrate>min_fiIlrate&&region_fiIlrate<max_fiIIrate
[0073]其中，region_fillrate為區(qū)域填充率，min_fillrate 和 max_fillrate 為填充率最小值和最大值。
[0074]約束3:外接矩形的長(zhǎng)寬比值為1-1.25，一般取值1.1 ；
[0075]即:max(region_w, region_h)/min(region_w, region_h)<max_w_h_rate
[0076]其中，max_w_h_rate表示最大的長(zhǎng)寬比值。
[0077]步驟5.若區(qū)域匹配檢測(cè)失效，則啟動(dòng)快速模板匹配算法，若匹配程度大于給定的閾值R，則匹配成功，返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟6;
[0078]如圖3所示，所述的快速模板匹配算法具體如下:
[0079]5-1.構(gòu)建待檢測(cè)參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層，并對(duì)待檢測(cè)的參照點(diǎn)圖像或連續(xù)區(qū)域構(gòu)建金子塔結(jié)構(gòu)，鄰接的上層圖像的長(zhǎng)寬尺寸為其下層圖像的1/2。[0080]5-2.將參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層中的每一層分別與快速模板匹配算法中的模板圖像進(jìn)行比較，自上而下開始與模板圖像進(jìn)行比較，確定最佳匹配位置；
[0081]所述的最佳匹配位置是指參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層與模板圖像匹配度最大；其匹配度的計(jì)算具體如下:
【權(quán)利要求】
1.柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于包括如下步驟: 步驟1.參照點(diǎn)圖像采集； 1-1.圖像采集設(shè)備包括兩個(gè)工業(yè)CMOS相機(jī)、兩個(gè)定焦鏡頭和普通LED光源； 工業(yè)CMOS相機(jī)和普通LED光源均安裝在自動(dòng)校正臺(tái)底部，工業(yè)CMOS相機(jī)透過自動(dòng)校正臺(tái)上的采集孔采集參照點(diǎn)圖像； 1-2.篩選采集到的參照點(diǎn)圖像； 若參照點(diǎn)圖像精度在I像素內(nèi)，平均識(shí)別時(shí)間控制在50ms內(nèi)，則保留該參照點(diǎn)圖像； 步驟2.圖像預(yù)處理； 對(duì)經(jīng)過步驟1-2處理后的參照點(diǎn)圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，以參照點(diǎn)圖像的內(nèi)接圓為準(zhǔn)，將參照點(diǎn)圖像劃分為兩部分；對(duì)參照點(diǎn)圖像的內(nèi)接圓部分通過中值濾波進(jìn)行濾波和祛噪；步驟3.圖像二值化與分割； 將經(jīng)過預(yù)處理的參照點(diǎn)圖像進(jìn)行二值化處理，二值化方式包括最大類間方差法、最大熵值法和雙峰法； 設(shè)定閾值R，將經(jīng)過二值化處理的參照點(diǎn)圖像通過閾值分割算法進(jìn)行分割，將參照點(diǎn)圖像分割成背景區(qū)域和前景區(qū)域；閾值R的取值范圍該閾值與光源強(qiáng)弱和相機(jī)參數(shù)有關(guān)，一般在20~50之間； 步驟4.啟動(dòng)基于幾何約束的區(qū)域匹配檢測(cè)； 4-1.啟用區(qū)域標(biāo)記算法，對(duì)二值化與分割后的參照點(diǎn)圖像中所有的連續(xù)區(qū)域進(jìn)行搜索； 4-2.依據(jù)區(qū)域的特征約束，判斷搜索的連續(xù)區(qū)域是否符合目標(biāo)需求；若符合特征約束，則檢測(cè)成功，并返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟5 ; 約束1:連續(xù)區(qū)域的外接矩形，其長(zhǎng)度誤差在20像素以內(nèi)； 約束2:將填充率設(shè)置在0.3~0.9之間，具體需依據(jù)參照點(diǎn)圖像的分布特點(diǎn)； 約束3:外接矩形的長(zhǎng)寬比值為I~1.25，一般取值1.1 ； 步驟5.若區(qū)域匹配檢測(cè)失效，則啟動(dòng)快速模板匹配算法，若匹配程度大于給定的閾值R，則匹配成功，返回檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則進(jìn)入步驟6; 步驟6.若快速模板匹配算法失效，則啟動(dòng)基于霍夫變換的圓心檢測(cè)算法，若霍夫變換的圓心檢測(cè)算法檢測(cè)成功，則返回成功檢測(cè)結(jié)果，然后退出；否則檢測(cè)失敗。
2.如權(quán)利要求1所述的柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于所述的快速模板匹配算法具體如下: 5-1.構(gòu)建待檢測(cè)參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層，并對(duì)待檢測(cè)的參照點(diǎn)圖像或連續(xù)區(qū)域構(gòu)建金子塔結(jié)構(gòu)，鄰接的上層圖像的長(zhǎng)寬尺寸為其下層圖像的1/2 ； 5-2.將參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層中的每一層分別與快速模板匹配算法中的模板圖像進(jìn)行比較，自上而下開始與模板圖像進(jìn)行比較，確定最佳匹配位置； 所述的最佳匹配位置是指參照點(diǎn)圖像的金子塔圖層與模板圖像匹配度最大的情況下； 5-3.金子塔圖層中已經(jīng)確定最佳匹配位置的圖層，將其最佳匹配位置傳遞到金子塔圖層的鄰接下一層中，鄰接下一層最佳匹配位置的匹配以該傳遞位置為起始點(diǎn)；匹配的搜索范圍在傳遞位置周邊2個(gè)像素以內(nèi)，即((2 X -2，2x+2), (2y-2, 2y+2))；5-4.重復(fù)步驟5-3，直到金子塔圖層的底層，此時(shí)，快速模板匹配結(jié)束； 5-5.查看模板匹配一致性程度，若符合預(yù)先設(shè)定值D，則該模板匹配符合要求；最后每層所確定的最佳匹配位置為參照點(diǎn)圖像的中心位置，返回檢測(cè)結(jié)果并退出；若匹配值低于預(yù)先設(shè)定值D，則匹配失敗，進(jìn)入步驟6 ; 所述的預(yù)先設(shè)定值D為兩個(gè)圖像的差異度，其取值范圍為0.75~1，一般取值為0.75。
3.如權(quán)利要求1所述的柔性線路板校正臺(tái)的參照目標(biāo)檢測(cè)方法，其特征在于所述的霍夫變換的圓心檢測(cè)算法具體如下: 6-1.計(jì)算參照點(diǎn)圖像的梯度，并選擇霍夫變換點(diǎn)集； 6-2.對(duì)該霍夫變換點(diǎn)集進(jìn)行圓形霍夫變換，獲得霍夫變換后的圖像； 6-3.對(duì)霍夫變換后的圖像進(jìn)行低通濾波，避免圓心在局部區(qū)域震蕩； 6-4.檢測(cè)霍夫累積值，統(tǒng)計(jì)當(dāng)前中心個(gè)數(shù)，并將中心的霍夫累積值與閾值進(jìn)行比較，若霍夫累積值大于給定的閾值，則認(rèn)為該中心有效； 一般而言只存在一個(gè)中心的霍夫累積值大于給定的閾值，則該中心即為圓心；若存在多個(gè)中心的霍夫累積值大于給定的閾值,則認(rèn)為存在多個(gè)圓心中心； 所述的給定的閾值為500 ； 6-6.當(dāng)統(tǒng)計(jì)的中心個(gè)數(shù)大于I個(gè)時(shí),則說明存在多個(gè)候選的目標(biāo)中心,此時(shí),對(duì)多個(gè)候選的目標(biāo)中心進(jìn)行合并，當(dāng)所有的候選目標(biāo)中心的距離小于3個(gè)像素時(shí)，則合并成一個(gè)目標(biāo)中心； 6-7.若合并后的目標(biāo)中心個(gè)數(shù)為I,則檢測(cè)成功；否則，檢測(cè)失敗。
【文檔編號(hào)】G01C11/00GK103925911SQ201410165716
【公開日】2014年7月16日 申請(qǐng)日期:2014年4月23日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月23日
【發(fā)明者】周迪斌, 徐平, 吳連明, 胡斌, 胡保坤, 吳英飛, 虞璐, 朱佳寧, 賈檑萍 申請(qǐng)人:杭州師范大學(xué)