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改进的直线振动筛筛网角点检测算法

       Harris算法的主要不足之处为检测效率不高而且容易漏检和误检。检测效率不高的原因是因为Harris对直线振动筛筛网图像上每一个点都做检测;出现误检的主要原因是角点阂值设置得不准确,阂值过大会出现漏检,阂值过小会提取出错误的角点。目前的Harris改进算法主要针对阂值的选取,通过正确的阂值来提高检测精度,但对检测时间没有进行改进。利用自动阂值法来筛选出直线振动筛筛网正确的角点,需要多次迭代以获取合适的阂值。
       利用用小波变换原理先对图像进行增强,然后利用检测模板在每个区域内选择局部最大和局部次最大值,将两个最值与角点响应函数值进行比较,最后利用多次实验得出的固定系数来与局部最值相乘选取阂值。这些算法虽然检测正确性高,但是检测效率低,对阂值的依赖过高。
       本文针对Harris算法的不足,根据测量直线振动筛的特殊性,提出一种角点预筛选算法,根据角点分布的概率分布特性,提出了利用正态分布选择置信区间的方法将伪角点去除,只需手动大致设定一个不使角点漏检的阂值,避免了对精确阂值选取的依赖性,在精确检测角点的前提下与自动阂值法相比缩短了检测时间。
       利用正态分布选择置信区间的方法将伪角点去除,是基于本文所测量的直线振动筛是由特殊材料制成的网丝编制而成,在制作工艺上,要求在误差范围内,保证每条网丝都是在非弯曲的状态下与其他网丝垂直相交形成网口,一旦出现明显弯曲的网丝,立即判定该直线振动筛不合格。因此,本文所测对象都是在一定误差下非弯曲网丝编制而成的网口,那么,在理论上,待测角点即为丝与丝的交点,也就是说,本文将要得到的角点应该在一条直线上。而在实际测量中,伪角点是以一定的几率分布在实际角点附近,而且偏离程度很小,本文将每一根丝所在行和列所测得的角点和伪角点的分布假设成正态分布,然后利用正态分布设置置信区间去除伪角点。
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