驟得到的隨機圓的圓心作為啤酒瓶口的中心，完成啤酒瓶口 定位。
[0022] 所述步驟2. 2的操作具體如下：
[0023] 計算上述步驟2. 1得到的隨機圓的擬合度gf并保存，判斷條件gf>Tgf是否成立：
[0024] 如果條件gf>Tgf成立，將當(dāng)前的隨機圓作為候選圓，判斷已得到的候選圓的個數(shù) 是否達到設(shè)定的最大個數(shù)Tiv若已達到則從當(dāng)前所有的候選圓中找出擬合度最大的候選 圓作為最終的檢測結(jié)果，進入步驟2. 3 ;若未達到，則返回步驟2. 1，重復(fù)該步驟，直至執(zhí)行 步驟的次數(shù)達到給定次數(shù)閾值Tie:或已得到的候選圓個數(shù)達到設(shè)定的最大個數(shù)Tns;
[0025] 若條件gf > Tgf不成立，則返回步驟2. 1。
[0026] 所述步驟1利用重心法獲取啤酒瓶口圖像的重心坐標(biāo)（W。，）的具體過程如下：
[0027] 首先，對采集到的啤酒瓶口圖像f (X，y)進行全局閾值分割處理，得到瓶口二值化 圖像g(x，y)，Tgray為設(shè)定的分割閾值；
[0029] 其次，按照重心計算公式獲取重心坐標(biāo)：

[0032] 其中，Nb、xdP y "分別表示瓶口二值化圖像中非0的像素點的總數(shù)量、第m個非0 像素點的X和y坐標(biāo)，1彡m彡Nb, m e Z+，g(xm, ym)表示瓶口二值化圖像中坐標(biāo)為（xm, ym) 的像素點對應(yīng)的灰度值。
[0033] 所述步驟1. 3中進行徑向掃描獲取瓶口外邊緣點的具體步驟如下；
[0034] 利用重心坐標(biāo)和設(shè)定的掃描半徑R_n，對啤酒瓶口圖像進行Ns次徑向掃描，獲取 Ν'個啤酒瓶口外邊緣點i表示第i次徑向掃描，1彡i彡NS，NS= 360/Δ α，Δ α 表示徑向掃描間隔；
[0037] 所述徑向掃描次數(shù)Ns大于或等于3 ;
[0038] 設(shè)定的掃描半徑札_為真實啤酒瓶口半徑的1. 5倍。
[0039] 所述徑向掃描次數(shù)范圍為[100,600];
[0040] 在徑向掃描次數(shù)范圍為[100, 600]時，檢測速度最快，定位效果好。
[0041] 所述步驟3中徑向掃描次數(shù)為100。
[0042] 有益效果
[0043] 與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明優(yōu)勢：
[0044] (1)抗干擾能力強
[0045] 本發(fā)明提出對外邊緣點多次采樣三點進行圓檢測的方法，并提出一種以各邊緣點 到隨機圓距離小于給定閾值的邊緣點的數(shù)目與邊緣點總數(shù)的比值為評估標(biāo)準(zhǔn)選擇最優(yōu)擬 合圓的方法，提高了對各類噪聲的抵抗能力。
[0046] (2)執(zhí)行時間和定位精度調(diào)整方便
[0047] 在適當(dāng)范圍內(nèi)，改變參數(shù)Tns和的Tgf的值，可以方便調(diào)整定位精，T lls越小，Tgf越 大，瓶口定位精度越高，執(zhí)行時間越長；在適當(dāng)范圍內(nèi)，改變參數(shù)Ns的值，可以方便調(diào)整定位 算法執(zhí)行時間，小，執(zhí)行時間越短。
【附圖說明】
[0048] 圖1是本發(fā)明方法程序流程示意圖，其中（a)是存在大量干擾的瓶口圖像示意圖， (b)是邊緣缺失的瓶口圖像示意圖；
[0049] 圖2是瓶口存在大量干擾和邊緣部分缺失的瓶口圖像示意圖；其中（a)是破損瓶 口圖像不意圖，（b)是正常瓶口圖像不意圖；
[0050] 圖3是瓶口源圖像不意圖；
[0051] 圖4是徑向掃描示意圖；
[0052] 圖5是本發(fā)明方法執(zhí)行效果示意圖，其中（a)是閾值分割結(jié)果示意圖，（b)是瓶口 目標(biāo)區(qū)域灰度級降低100以后的示意圖，（C)是瓶口邊緣示意圖，（d)是候選圓示意圖，（e) 是候選圓和對應(yīng)的圓擬合度關(guān)系示意圖，（f)是最終定位結(jié)果示意圖；
【具體實施方式】
[0053] 下面將結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的說明。
[0054] 如圖1所示，一種基于多次隨機圓檢測及擬合度評估的啤酒瓶口定位方法，包括 獲取邊緣點和圓檢測兩步分，包括以下步驟：
[0055] 步驟1 :獲取外邊緣點
[0056] 對于瓶口圖像，如圖3所示，存在如下三個特征：（1)瓶口密封面的邊緣區(qū)域的亮 度明顯高于背景區(qū)域；（2)對于正常瓶口，瓶口圖像為兩個均勻?qū)ΨQ的同心亮圓環(huán)；對于破 損瓶口，內(nèi)環(huán)與外換白色區(qū)域之間存在明暗不均的白色區(qū)域，內(nèi)外環(huán)白色圓環(huán)區(qū)域中存在 較暗的缺口或裂紋；（3)外環(huán)白區(qū)域比內(nèi)環(huán)白區(qū)域的亮度值更大，與背景的對比度也更強。
[0057] 分析上述三個特征我們可得到如下結(jié)論：（1)瓶口邊緣可以經(jīng)過全局閾值分割得 到；（2)當(dāng)瓶口正常時，瓶口重心位置幾何與瓶口中心位置重合，當(dāng)瓶口破損時，瓶口重心 靠近瓶口重心，且瓶口圖像的對稱性越差，偏移誤差越大。根據(jù)上述結(jié)論，本發(fā)明提出獲取 外邊緣點的方法，具體分三步，依次包括全局閾值分割、重心計算和徑向掃描。
[0058] (1)全局閾值分割
[0059] 當(dāng)像素值小于灰度閾值Tgray時，被置為0,否則置1，如式（1)所示，其中x，y分別 表示像素的X，y坐標(biāo)，Tgray表示設(shè)定的分割閾值，該值根據(jù)灰度直方圖分布特征，同時參考 Otso方法獲得的閾值來確定Tgray的大小，選擇T gray的原則是盡量將瓶口邊緣從背景中提取 出來，如此處理后的得到瓶口二值化圖像g(x，y)中的亮區(qū)域稱為瓶口目標(biāo)區(qū)域。
(P
[0061] (2)重心計算
[0062] 根據(jù)瓶口目標(biāo)區(qū)域坐標(biāo)值計算重心坐標(biāo)（Xc^ YJ，如式（2)和式（3)所示， 其中，Nb、xdP yni分別表示非0的像素點的總數(shù)量、第m個非0像素點的X和y坐標(biāo)， 1彡m彡Nb, m e Z+，g(xm, ym)表示坐標(biāo)為（xm, ym)的像素點對應(yīng)的灰度值，g(xm, ym)通過式 ⑴得到，因此，只能為1或者〇。
[0065] (3)徑向掃描
[0066] 如圖4所示，以上述第一步得到的重心位置0'為圓心，以Rs_為半徑，繪制一個 圓，該圓被稱之為掃描圓（如圖4中最大的白色實線圓所示），沿順時針或逆時針方向（本 文選擇沿逆時針方向）進行360度的徑向掃描，徑向掃描從半徑末端Pls開始，當(dāng)掃描到第 一個非零像素點時停止，此非零像素點是邊緣點，該邊緣點可能是干擾點或瓶口的真實外 邊緣點，如圖4中小實心圓所示，如果沿著掃描半徑方向一直掃描至掃描圓圓心0'位置仍 然沒有發(fā)現(xiàn)灰度值非零像素點，則說明該邊緣點缺失，當(dāng)瓶口邊緣出現(xiàn)較大裂縫時會出現(xiàn) 該情況，掃描半徑的端點坐標(biāo)(XpisiYpis)可由式⑷和式（5)得到，確定0'和P點坐標(biāo)之 后半徑〇'？1；3的坐標(biāo)可應(yīng)用中點線算法獲得，一共進行N s次徑向掃描，相鄰兩次掃描相差的 圓心角A α = 360/隊被稱為徑向掃描步進角，本文Ns范圍為[100,600]，最終得到瓶口外 邊緣點Ν'個（如果瓶口圖像完整，則Ν' = Ns，如果瓶口圖像不完整，則Ν' <NS)，并按順序保 存邊緣點坐標(biāo)(XPV，YPis和對應(yīng)的序號is，is表示徑向掃描的序號，is表示獲得的邊緣 點的序號，每獲得一個邊緣點該序號依次增加1，如第10次徑向掃描時is = 10,若無邊緣 點缺失，徑向掃描得到的對應(yīng)邊緣點為P1。'。
[0069] 步驟2:檢測圓
[0070] 本發(fā)明提出的檢測圓方法主要包括三點隨機圓檢測、圓擬合度評估和瓶口中心確 定三個過程。
[0071] (1)三點隨機圓檢測
[0072] 判斷ie>TlsJPns>T Hs是否存在一個條件成立是圓檢測的入口，即徑向掃描獲得Ν' 個外邊緣點之后，首先判定和a,>Tlls是否存在一個條件成立，只要有一個條件成立， 下一步進行瓶口中心確定；若兩個條件均不成立，則執(zhí)行三點隨機圓檢測，首先從Ν'個 外邊緣點中任意選擇三個點，假設(shè)第1次隨機采樣得到的三個外邊緣點的坐標(biāo)分別是 (xie_i，yie_i)、（xie_2,