融合边缘检测与深度网络的旋钮位姿测量方法

摘要：

为实现微旋钮的智能调控,获取旋钮准确位姿为关键任务.基于此,提出了一种融合边缘检测与深度网络的旋钮位姿测量方法.首先,针对图像倾斜产生测量误差的问题,提出改进的Canny算法提取准确边缘,并结合透视变换对其矫正;其次,利用改进的YOLO-V4算法实现旋钮的精确分割;最后应用改进的Canny算法与双三次样条插值提取高精度旋钮凹槽亚像素轮廓,通过PCA算法拟合轮廓矩形并测量位姿.实验结果表明,所提改进Canny算法的边缘提取精度提高,有效减少了虚假边缘;改进的YOLO-V4旋钮检测算法相较于YOLO-V4平均检测精度提升了2.92％,达到99.49％;旋钮凹槽中心位置与偏转角度的测量精度分别达到1.5pixel和1.5°,可实现旋钮位姿的高精度测量.

关键词：旋钮;Canny算法;YOLO-V4;位姿测量

所属期刊栏目：44

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市科委科研计划17511106700

在线出版日期：2021-12-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：26-32