基于改进爬山算法的微小零件亚像素级定位

作者：邵明省

来源：太赫兹科学与电子信息学报, 2020, 18(05): 889-895.

• 改进爬山算法
• Zernike矩
• 亚像素级
• 边缘定位

为提高微小零件亚像素级定位效果,采用改进爬山算法。将目标区域向外扩展获得调焦窗口跟踪漂移图像,边界由像距和视角决定;然后优化爬山搜索算法得到最优收敛解,二维图像信息熵构成调焦图像评价函数;改进Zernike矩算法,通过高阶矩的模代替边缘参数,减少了计算量,卷积窗口矩阵构成Zernike矩的差值,提高定位精确度;最后给出了算法流程。实验结果显示,改进Zernike矩偶模板比奇模板边缘亚像素定位误差小,相比空间矩算法、多项式拟合算法、Zernike矩算法、区域生长算法和模板匹配算法,对规则形状定位误差均值分别减少了43.24%,21.62%,32.43%,27.03%和56.76%;对不规则形状定位误差均值分别减少了39.02%,20.15%,26.83%,24.39%和51.22%。本文算法定位精确度较高。

• 单位
  电子信息工程学院; 鹤壁职业技术学院