应用研究
基于相关系数法的直线识别方法
李警武建新
(内蒙古工业大学机械学院内蒙古呼和浩特010051)
数事投与或用
摘要：本文简速了相关系数检验法，以及基于此方法的直线识别法。通过摄像头拆取物体图像,进行初步处理以后，利用此直线识别方法，可以准确的判断图像上的一条线是否为直线，并将结果输出。详期介绍了直线识别法的运算过程，并分别对抓取直线图像和面线图像两种情况进行了实例分析。通过对直线、线两图像的实例分析，说明了基于相关系数法的直线识别法的可行性及精确性。
关键词：相关系数直线识别法mathb
中图分类号：TP242.6+2
文献标识码:A
本文针对雪糕棒分选机剔选出弯曲雪糕棒这一过程，提出了基于相关系数检验法的直线识别法，利用激光三角检测技术抓取的雪糕棒图像，判断其是否套曲，可归结为判断图像上一条线是否为直线的间题。本文设计的直线识别法可准确，快速的对图像中的线是否为直线进行判别。经检验为直线时，输出计算所得的相关系数值，并显示结果为"straight line"，经检验为曲线时，输出计算所得的相
关系数值，并显示结果为"curve”。 1相关系数检验法
对样本的一组观察值(，)（，),"，(，%),对每个,，由线性回归方程可以确定一回归值=B+B，这个回归值与实际观察值之差为-=-+
对所有x；，若与立的偏离越小，则认为直线与所取的各点
之(y-β-Bx），上式表示所有观察值与
拟和得越好。令O(β,β)=）
回归直线的偏离平方和，刻划了所有观察值与回归直线的偏离度，寻求β,与B的估计β，B，使O(β,B)=minO(β.P）。利用微分的方法，求Q关于βB的偏导数，并令其为零，得寻求β与的估计 β，B，使O(序,B)=minO(ββ）。利用微分的方法，求O关于 β，B的偏导数，并令其为零。
Hef
(0(x)
ZxJ,nxy
记：L，=
"*=( L.
B= 则有：=L%/Ls
图1(a)导入直线图收稿日期：20151214
图1(b)导入曲线图
文章编号:1007-9416(2016)02-0102-01
面=+x为关于x的一元经验回归方程=+x。所得线性回归方程是在线性假设Y=β+βx+，~N(0,α")下进行的，因此所得数据是否真的存在线性关系仍需进一步运用假设检验的方法来判断。本文用到的是相关系数检验法。
对于线性回归中的变量x与Y,其样本的相关系数反映了普通变量x与随机变量v之间的线性相关程度，故取检验统计量：
L
r
r值越大，表明回归特性越显著，即x与y的线性相关程度越高。 2直线识别过程
本文所述的识别方法是在matlab软件上实现的。
根据需要，对图像进行初步处理，如二值化、灰度处理、去噪等。由曲线在图像中的位置，为图像选取合适的坐标框、标尺，提取曲线坐标，获得曲线坐标矩阵[tempx,tempy]。曲线坐标的获取，可基于像素点，也可根据像素点与坐标轴的比例因子获取。因为像素点数目多，能准确的表征其曲线特征，所以提取的数据就非常准确，
对所得数据进行如下处理：
(1)求所取个点坐标的平均值x.。(2)求各项平方和，乘积和1。，，，。
(3)计算相关系数r。(4)判断曲线类型。
根据的绝对值，判断曲线类型，的绝对值越接近1，则显著性越
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>> straightlin
ra
0.9860
result
straight line
图2(a)直线运行结果图
r =
0.3022
rerult= curve
图2(b)曲线运行结果图
多场竭合机电系统动力学分析；武建新(1971一)，
作者简介：李懿(1991一),女,汉族,内蒙古岛兰察布人大学本科,研究方向：智能控制技术、
男，汉族，内蒙古手和浩特人,博士,教投研究方向：机器人技术、智能控制技术、多场耦合机电系统动力学分新、机电系统优化。
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