3. 4. 3. 2矢量化算法设计

对现有矢量化算法进行分析比较后，提出适合本项目中喷涂机器人系统的矢量化算法。在此过程中，不合适使用基于细化的矢量化算法。因为本次采样所得到的栅格以为最小像素单位，无需细化。其次，细化算法相对的计算量大，内存空间与时间上不允许。 在非细化算法的选择中，基于轮廓线算法需要相互平行的对边或是相对可近似平行的对边。要是对于门中有弧度比较大的镂空，对边的平行线相对比较难找;基于追踪边界法对于喷涂机器人数据量的处理需在10秒以上;基于游程编码算法对于弧段的提取过程中，会有大量的冗余时间浪费，且容错性差。 故本次矢量化设计在基于非细化基础上对以上三种算法进行优缺点互补。在基于游程编码算法的基础上针对容错性差缺点采取如下三种解决方案:加入求和校验。依据游程的两种编码方式，求和校验有一定效果;不采用以上所说的两种常见编码方式，而是考虑以放弃一定内存空间为代价做起点终点序列形式;将栅格数据矩阵保存，只到所有数据检验无误之后在删除矩阵。 具体图形文件的矢量化运行处理流程如图3.19所示， 具体步骤设计如下: 栅格文件数据获取后，进行噪声处理，去除错误点; 以列为单位，每一次光幕上传的数据进行边界像元的测定。若是，则获取该像元坐标。同时根据该数据获得栅格矩阵; 对于栅格矩阵外圈加0，获得比栅格矩阵多两行两列的新矩阵。根据新矩阵获取各个边界点像元之间的相邻信息。以一个字节来存放相邻信息和追踪信息; 根据右手定则，以顺时针形式从最左上角开始获取游码，游码表示方式为{D, Cd, , Bd, Ed}，以及边界路径，获取图斑; 根据边界像元的相邻信息，得出图斑内属性; 对图斑形状进行判断，进行相应表达;

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