산업 제조 현장의 복잡한 환경에서 전형적인 협력 표적 인식 요구를 위해 타원 특징의 빠르고 견고한 검출 방법을 제안하였다. 먼저 전처리된 이미지에 대해 에지 추적과 호 분할을 수행하고 선별 및 그룹화한다. 파스칼 정리에 기반한 인접 사분면 호 매칭과 관계 행렬에 기반한 에지 호 클러스터링을 통해 타원 매칭 가능한 에지 호를 빠르게 클러스터링한다. 이후 비반복 최소자승법을 사용하여 타원의 파라미터를 획득하고 파라미터 특성에 따라 가짜를 제거하여 최종 검출 결과를 얻는다. 본 논문은 더 엄격한 타원 매칭 제약과 더 효율적인 호 클러스터링 방법을 적용하여 파라미터 피팅 단계에서 비타원 특징에 대한 연산량을 효과적으로 줄여 우수한 검출 효율과 결과 신뢰성을 갖는다. 실험 결과 본 알고리즘은 검출 거리, 조명 조건, 목표 방위, 영상 노이즈 등의 간섭 요소에 대한 억제 효과가 뛰어나 복잡한 환경 조건에서도 신뢰할 수 있는 검출 결과를 얻을 수 있다. 본 방법은 640×480 픽셀 실험 이미지에서 검출 시간이 183.2 ms로 동종 타원 검출 알고리즘보다 빠르며 산업 측정 장비가 현장 복잡 환경에서 협력 표적의 빠른 탐색과 인식을 요구하는 성능을 충족한다.

산업 측정;목표 인식;타원 검출;파스칼 정리;최소자승법