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申请/专利权人：深圳玩智商科技有限公司

摘要：本发明属于图像检测技术领域，具体涉及一种线激光光斑的检测方法及系统，包括如下步骤：获取激光光斑的图像信息；对所获取的激光光斑的图像信息进行预处理；采用Canny边缘检测法对经预处理的激光光斑的图像信息进行边缘检测，得到光斑边缘信息；基于所得到的光斑边缘信息，采用轮廓追踪算法寻找激光光斑图像的轮廓，得到外轮廓向量；基于所得到的外轮廓向量，采用主成分法计算最小面积矩形；基于所得到的最小面积矩形的参数信息，以检测激光光斑是否符合要求。通过对获取的激光光斑的图像信息进行处理和检测，得到最小面积矩形，并基于最小面积矩形的参数信息，一次性判定激光光斑的所有异常情况，进而一次性验证线激光雷达的质量参数。

主权项：1.一种线激光光斑的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取激光光斑的图像信息；对所获取的激光光斑的图像信息进行预处理；采用Canny边缘检测法对经预处理的激光光斑的图像信息进行边缘检测，得到光斑边缘信息；基于所得到的光斑边缘信息，采用轮廓追踪算法寻找激光光斑图像的轮廓，得到外轮廓向量；基于所得到的外轮廓向量，采用主成分法计算最小面积矩形；基于所得到的最小面积矩形的参数信息，以检测激光光斑是否符合要求；基于所得到的外轮廓向量，采用主成分法计算最小面积矩形的过程具体包括如下步骤：基于所得到的外轮廓点集，计算各外轮廓向量的均值，得到矩形的中心点；基于外轮廓点集和中心点，计算协方差矩阵，并通过特征值分解得到特征向量和特征值；依照特征值大小，选择最大的两个特征值对应的特征向量，定义矩形长轴和短轴距离、并确定矩形选择的旋转角度；基于选定的特征向量和对应的特征值，计算矩形的宽度和高度；结合矩形的中心点、旋转角度、宽度和高度，确定最小外接矩形，即为激光光斑的最小面积矩形；基于所得到的最小面积矩形的参数信息，以检测激光光斑是否符合要求的过程具体包括如下步骤：当最小面积矩形的宽度值超过整体图像910宽度值时，认为激光光斑正常；当最小面积矩形的宽度值不超过整体图像910宽度值时，认为激光光斑异常；当最小面积矩形的高度值范围在10px~20px时，认为激光光斑正常；当激光光斑高度值小于10px或大于20px时，认为激光光斑异常；当最小面积矩形的旋转角度误差不超过1°时，认为激光光斑正常；当矩形的旋转角度误差超过1°时，认为激光光斑异常；当最小面积矩形的四角均在最小俯仰角和最大俯仰角所形成的区间内，认为激光光斑正常；当最小面积矩形的四角存在任一角不在最小俯仰角和最大俯仰角所形成的区间内，认为激光光斑异常。

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