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复杂工况下类圆物体计数系统的研究与实现

作 者: 陈燕红
导 师: 彭可
学 校: 湖南师范大学
专 业: 电路与系统
关键词: 类圆物体计数 OpenCV 图像自动分割 标记
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2009年
下 载: 65次
引 用: 1次
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内容摘要


钢管、棒材等类圆物体点支计数处于钢材生产工艺的最后阶段。目前,棒材生产企业均普遍采用人工计数方法,劳动强度大、工作效率低、导致系统生产能力有限且准确性难以保证。针对这种情况,本文研究与开发能够对棒材进行自动计数的检测系统,以有效提高劳动生产率,使棒材生产线的计数环节实现自动化操作。本论文综合计算机视觉、图像处理及模式识别等技术研发一种复杂工况下类圆物体计数系统,包括了系统方案的选择、计数算法研究、软硬件设计等方面。论文主要内容将包括:(1)介绍了数字图像处理技术涉及到的相关领域,以及具体在类圆物体计数中的应用。在分析现有的类圆计数算法优缺点的基础上,提出了本文的改进方案。(2)针对棒材生产线周边环境特点,设计了计数系统的总体结构,对系统的硬件部分提出了具体解决方案,包括照明系统、摄像系统、图像采集卡及工控机的具体配置。(3)开发了基于VC和OpenCV的计数系统的图像处理软件平台,包括图像预处理、自动分割和计数三个模块。对现场实时采集的棒材横截面图像进行灰度化、ROI提取、平滑和二值化的预处理,在查阅大量文献基础上,提出了一种结合改进的粘连棒材自动分割算法、基于区域增长法和线标记法的类圆物体计数的新方法,使类圆物体计数的精确度和效率都得到了提高。(4)利用本文提出的类圆物体计数方法,实际搭建了原型系统,并对棒材端面图像进行识别。经过测试仿真,结果表明该系统计数准确、效果良好。

全文目录


摘要  3-4
ABSTRACT  4-8
第1章 绪论  8-14
  1.1 课题的研究背景与意义  8-9
  1.2 课题的国内外研究现状  9-12
    1.2.1 数字图像处理在过程控制领域的应用  10-11
    1.2.2 数字图像处理在棒材计数中的应用  11-12
  1.3 本文的主要研究工作与章节安排  12-14
第2章 类圆物体计数系统的构建  14-22
  2.1 类圆物体计数系统的组成  14-15
  2.2 类圆物体计数流程  15-16
  2.3 系统方案介绍  16-21
    2.3.1 系统硬件构建  16-19
    2.3.2 系统软件构建  19-21
  2.4 小结  21-22
第3章 棒材端面图像预处理  22-39
  3.1 图像预处理概述  22-23
  3.2 棒材端面数字图像及其矩阵表示  23-24
  3.3 图像文件格式转换  24-28
    3.3.1 JPEG格式与IpLImage图像结构  24-26
    3.3.2 图像灰度化  26-27
    3.3.3 图像文件格式转换实现  27-28
  3.4 ROI提取  28-29
  3.5 图像平滑  29-33
    3.5.1 均值滤波  30
    3.5.2 中值滤波  30-31
    3.5.3 高斯滤波  31-32
    3.5.4 图像平滑实现  32-33
  3.6 分窗二值化  33-38
    3.6.1 Otsu自动阈值选择法  33-34
    3.6.2 基于信息度量的分窗Otsu二值方法  34-36
    3.6.3 分窗二值化实现  36-38
  3.7 小结  38-39
第4章 棒材端面二值图像粘连目标分割  39-55
  4.1 图像分割理论  39-40
  4.2 基于边缘检测的分割方法  40-44
  4.3 基于凹点的分割方法  44-45
  4.4 基于数学形态学的分割方法  45-49
    4.4.1 形态学中的集合论的基本概念  46
    4.4.2 棒材图像的二值形态学基本操作  46-49
  4.5 改进的粘连棒材自动分割  49-54
    4.5.1 分割图像极限腐蚀  49-52
    4.5.2 分割图膨胀与水域生长  52-53
    4.5.3 粘连棒材自动分割的实现  53-54
  4.6 小结  54-55
第5章 棒材端面二值图像目标计数实现  55-69
  5.1 像素间的基本关系  55-57
    5.1.1 像素的邻域  55-56
    5.1.2 像素间的邻接、连接和连通  56-57
  5.2 二值图像连通区域标记方法  57-58
  5.3 基于区域增长法和线标记法的棒材端面计数算法  58-61
    5.3.1 算法描述  58-60
    5.3.2 算法优化  60-61
  5.4 仿真结果与分析  61-68
    5.4.1 仿真结果  61-67
    5.4.2 结果分析  67-68
  5.5 小结  68-69
第6章 总结与展望  69-72
  6.1 总结  69-70
  6.2 后续研究工作  70-72
参考文献  72-77
附录  77-78
致谢  78-79

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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