蛇形缠绕机理及其在视觉定位中的应用
：为解决自动灌装系统的快速视觉定位问题，本文通过对蛇类缠绕行为中的力学分析和过程模拟，提出了一种孔心仿生定位方法。该方法先对灌装桶图像进行快速二值化处理，并针对噪声和灌注孔形成的黑色像素，获取其重心位置；随后，模拟蛇在缠绕猎物时的“挤压过程”，缩小图像处理范围；并通过蛇的“姿态调整”行为，重新寻找图像重心，直至图像重心与灌注孔心完全重合。对比实验表明：本文方法计算量小，精度高，抗干扰能力强，处理速度是Hough 变换方法的20 余倍。
随着机器人技术的发展及其工业应用范围的扩大，视觉控制逐渐成为了图像处理和自动控制领域的应用交集。作为一种新型的传感器，图像信息虽然丰富，但同其它类型的传感器相比，视觉信息的自动识别和提取难度较大，从而直接影响了应用效果。
针对视觉控制中的圆心定位问题，人们已经提出 了许多方法， 其中最为常用的是基于Hough 变换的圆检测方法[1,2]。
但是该方法也存在明显的缺陷， 如计算量也非常大，对于实时性要求较高场合，不得不采用价格昂贵的高性能处理器。而RHT 算法虽然能减少Hough 变换方法带来的无效累积，但算法效率取决于采样条件[3]。
SIFT 算法[4]是一种局部特征点匹配算法， 尽管在图像识别、目标跟踪定位中得到了广泛的应用，但算法本身计算复杂，需要获取较多的特征点。
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