基于改进爬山算法的微小零件亚像素级定位

• 作者: 邵明省
• 来源期刊: 太赫兹科学与电子信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进爬山算法 Zernike矩 亚像素级 边缘定位
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 信号与信息处理、计算机与控制
• 页码范围: 889-895
• 页数: 7页
• 分类号: TN919.82
• 语种: 中文
• DOI: 10.11805/TKYDA2019208

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵明省		40	92	5.0	7.0