【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖元自動識別，具體為一種圖元自動識別方法。
技術介紹
1、機器視覺技術作為人工智能領域的一個重要分支，近年來得到了飛速發展；這項技術主要利用計算機來模擬人類的視覺功能，通過圖像處理和模式識別等手段，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終應用于實際檢測、測量和控制中。
2、目前，機器視覺測量技術已廣泛應用于各行各業，常見的基于機器視覺的圖像測量步驟為：相機采集到待測物圖像后，用戶選擇圓、圓弧或直線測量工具，在圖像上劃定檢測范圍，隨后軟件根據用戶設置的范圍進行邊緣檢測、圖元擬合；這種操作方式雖然能夠實現測量功能，但當圖像上存在大量圖元時，用戶添加測量工具較為低效，且操作繁瑣；例如：當影像測量儀拍攝到零件圖像后，用戶需要設置roi(region?of?interest，感興趣區域)，后臺算法根據該roi提取零件邊緣，并使用擬合算法，將該邊緣擬合成對應圖元；而當零件中存在大量圖元時，通過用戶添加roi的方式效率低下，且操作繁瑣。
技術實現思路
1、本專利技術的目的在于提供一種圖元自動識別方法，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為了解決上述技術問題，本專利技術提供如下技術方案：一種圖元自動識別方法，該方法包括以下步驟：
3、s10、獲取待測量圖像，對圖像進行濾波、自適應閾值分割，并提取輪廓；
4、s20、對提取的輪廓進行圓擬合，將其分為圓輪廓和組合輪廓；若提取的輪廓為圓輪廓，直接執行步驟s50；若提取的輪廓為組合
5、s30、初始化截斷點，對組合輪廓進行切分，分為直線與圓弧，對直線與圓弧分別進行直線擬合和圓弧擬合；
6、s40、對組合輪廓中的初始化截斷點進行更新，得到直線與圓弧的長輪廓段；
7、s50、輸出圓輪廓的圓擬合結果和組合輪廓中長輪廓段對應的直線與圓弧擬合結果；其中，所述圓擬合結果為擬合圓；所述直線與圓弧擬合結果為擬合直線與擬合圓弧。
8、與現有技術相比，本專利技術所達到的有益效果是：提出了一種圖元自動識別方法，對圖像進行自適應閾值分割，自動提取圖像輪廓，并通過圓擬合和直線擬合的方式，對提取的圖像輪廓進行自動識別，將識別后的擬合結果進行輸出，使其在零件尺寸測量儀上的應用，替代了人工標注測量區域的步驟，大大提升了測量效率。
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1.一種圖元自動識別方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟S10中，用戶輸入圖像分割參數，獲取待測量圖像，對獲取的待測量圖像進行濾波、自適應閾值分割，并提取輪廓；其中，所述圖像分割參數包含最小直線長度和最小圓角度系數。
3.根據權利要求2所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟S20中，將輪廓分為圓輪廓和組合輪廓，根據最小二乘法對提取的輪廓進行圓擬合，得到提取輪廓的擬合圖元；根據擬合圖元的內點比例和內點連通域，篩選出圓輪廓和組合輪廓；若篩選出的輪廓為組合輪廓，執行步驟S30；若篩選出的輪廓為圓輪廓，執行步驟S50；其中，內點表示與擬合圖元的距離在內點閾值范圍內的輪廓點；所述內點比例表示擬合圖元的內點數量占擬合圖元輪廓點數量的比例；所述內點連通域表示擬合圖元上兩連續內點的距離占擬合圖元周長的比例。
4.根據權利要求3所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟S30中，根據曲率初始化截斷點，使用最小二乘法對初始化截斷點之間形成的輪廓段分別進行直線擬合和圓弧擬合，分別得
5.根據權利要求4所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟S40中，根據直線擬合誤差和圓弧擬合誤差，確定初始化截斷點之間形成的輪廓段屬于直線還是圓弧；其中，對初始化截斷點進行更新，將相同直線或圓弧下的初始化截斷點之間形成的輪廓段進行組合，確定距離最長的滿足直線或圓弧的輪廓段組合，得到長輪廓段；當輪廓段組合成長輪廓段后，保留該長輪廓段兩端的初始化截斷點作為新的截斷點，并將該長輪廓段內部的初始化截斷點全部刪除。
6.根據權利要求5所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：根據擬合圖元的內點比例和內點連通域，篩選出圓輪廓和組合輪廓的方法步驟為：
7.根據權利要求6所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：根據曲率初始化截斷點，使用最小二乘法對初始化截斷點之間形成的輪廓段分別進行直線擬合和圓弧擬合，分別得到輪廓段擬合直線和擬合圓弧對應的擬合圖元，根據擬合圖元的內點比例，對初始化截斷點之間形成的輪廓段對應的圖元屬性進行判斷的方法步驟為：
8.根據權利要求7所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：根據直線擬合誤差和圓弧擬合誤差，確定初始化截斷點之間形成的輪廓段屬于直線還是圓弧的方法步驟為：
9.根據權利要求1所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述圓擬合的方法為：
10.根據權利要求1所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述直線擬合的方法為：
...【技術特征摘要】
1.一種圖元自動識別方法，其特征在于：該方法包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟s10中，用戶輸入圖像分割參數，獲取待測量圖像，對獲取的待測量圖像進行濾波、自適應閾值分割，并提取輪廓；其中，所述圖像分割參數包含最小直線長度和最小圓角度系數。
3.根據權利要求2所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟s20中，將輪廓分為圓輪廓和組合輪廓，根據最小二乘法對提取的輪廓進行圓擬合，得到提取輪廓的擬合圖元；根據擬合圖元的內點比例和內點連通域，篩選出圓輪廓和組合輪廓；若篩選出的輪廓為組合輪廓，執行步驟s30；若篩選出的輪廓為圓輪廓，執行步驟s50；其中，內點表示與擬合圖元的距離在內點閾值范圍內的輪廓點；所述內點比例表示擬合圖元的內點數量占擬合圖元輪廓點數量的比例；所述內點連通域表示擬合圖元上兩連續內點的距離占擬合圖元周長的比例。
4.根據權利要求3所述的一種圖元自動識別方法，其特征在于：所述步驟s30中，根據曲率初始化截斷點，使用最小二乘法對初始化截斷點之間形成的輪廓段分別進行直線擬合和圓弧擬合，分別得到輪廓段擬合直線和擬合圓弧對應的擬合圖元，根據擬合圖元的內點比例，對初始化截斷點之間形成的輪廓段對應的圖元屬性進行判斷；若初始化截斷點之間形成的輪廓段為直線或圓弧，執行步驟s40；若初始化截斷點之間形成的輪廓段為直線與圓弧的組合，執行步驟s50；所述圖元屬性包含直線...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔遠馳，扈臣聰，崔由美，陳凱旋，陳東輝，王學文，
申請(專利權)人：南京木木西里科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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