基于機(jī)器視覺的廢紙雜質(zhì)高效識別研究與應(yīng)用.pdf

1、廢紙的二次回收利用可以有效減輕造紙行業(yè)面臨的資金、原材料供應(yīng)不足以及產(chǎn)能低下等諸多問題。廢紙雜質(zhì)的識別分揀以前都是基于人工進(jìn)行操作的，不但效率低下，質(zhì)量難以保證，還嚴(yán)重威脅著操作工的身體健康和人身安全。相關(guān)自動分揀設(shè)備要么還處于試驗(yàn)階段、要么精度還遠(yuǎn)未達(dá)到實(shí)際應(yīng)用的地步，嚴(yán)重制約著廢紙回收產(chǎn)業(yè)的快速可持續(xù)發(fā)展。隨著我國節(jié)能減排和環(huán)保觀念的日漸提升，開發(fā)具有高度集成的廢紙雜質(zhì)回收系統(tǒng)迫在眉睫。
　　本文以廢紙雜質(zhì)跟蹤為對象，開展廢紙

2、雜質(zhì)高動態(tài)范圍圖像的實(shí)時獲取與預(yù)處理技術(shù)研究。首先，建立PC機(jī)、目標(biāo)物體、CCD傳感器與分揀機(jī)械手四者的空間數(shù)學(xué)模型，以最優(yōu)圖像獲取質(zhì)量為目標(biāo)，設(shè)計CCD攝像機(jī)鏡頭位置結(jié)構(gòu)。而后通過建立圖像光強(qiáng)與快門數(shù)據(jù)庫、灰度卡CCD傳感器標(biāo)定技術(shù)，實(shí)現(xiàn)廢紙雜質(zhì)高動態(tài)圖像的實(shí)時采集。然后運(yùn)用特征變換與邊緣檢測技術(shù)，實(shí)現(xiàn)廢紙雜質(zhì)圖像的濾波、特征點(diǎn)提取。最后通過目標(biāo)圖像的多層次、多分辨率之間的圖像信息融合，從而獲得更加精確的廢紙雜質(zhì)圖像信息，推動廢紙雜質(zhì)

3、運(yùn)動跟蹤技術(shù)的應(yīng)用。
　　本論文的研究內(nèi)容主要有以下幾個方面：
　　1）基于圖像的基層信息快捷性和可靠性，采用邊緣輪廓進(jìn)行圖像識別。提出了全新的邊緣輪廓提取和優(yōu)化方法，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像輪廓的可靠提取。邊緣信息作為圖像的最基層信息，能夠不失真地對圖像進(jìn)行可靠表征，完整地表述圖像信息。
　　2）針對廢紙雜質(zhì)的形狀不規(guī)則性和實(shí)時多變性，提出了依靠不變矩和邊緣直方圖的廢紙雜質(zhì)識別算法，該算法以可靠的邊緣檢測算法為基礎(chǔ)，能夠很好地將

4、全局信息和局部信息相結(jié)合，從而全面的對圖像特征信息進(jìn)行不失真的描述。
　　3）針對圖像信息處理過程中產(chǎn)生的大量信息冗余，提出了基于并行機(jī)制的高效圖像處理算法。該算法以不變矩和分形維數(shù)為基礎(chǔ)，將圖像的全局信息和局部信息整合為一個描述子，該描述子能夠完整的反應(yīng)圖像的內(nèi)容信息。該算法能夠并行完成圖像的處理和信息提取，提升了系統(tǒng)響應(yīng)速度，滿足了實(shí)際應(yīng)用中的實(shí)時性要求。
　　4）對圖像信息的高層信息特征和視覺系統(tǒng)的分類進(jìn)行了詳細(xì)探討。