基于機(jī)器視覺的廢紙雜質(zhì)高效識(shí)別研究與應(yīng)用.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

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(wèn)題。廢紙雜質(zhì)的識(shí)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(dòng)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(guó)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(duì)象,開展廢紙

2、雜質(zhì)高動(dòng)態(tài)范圍圖像的實(shí)時(shí)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(jì)CCD攝像機(jī)鏡頭位置結(jié)構(gòu)。而后通過(guò)建立圖像光強(qiáng)與快門數(shù)據(jù)庫(kù)、灰度卡CCD傳感器標(biāo)定技術(shù),實(shí)現(xiàn)廢紙雜質(zhì)高動(dòng)態(tài)圖像的實(shí)時(shí)采集。然后運(yùn)用特征變換與邊緣檢測(cè)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(guò)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(dòng)廢紙雜質(zhì)

3、運(yùn)動(dòng)跟蹤技術(shù)的應(yīng)用。
  本論文的研究?jī)?nèi)容主要有以下幾個(gè)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(shí)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(duì)圖像進(jìn)行可靠表征,完整地表述圖像信息。
  2)針對(duì)廢紙雜質(zhì)的形狀不規(guī)則性和實(shí)時(shí)多變性,提出了依靠不變矩和邊緣直方圖的廢紙雜質(zhì)識(shí)別算法,該算法以可靠的邊緣檢測(cè)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(duì)圖像特征信息進(jìn)行不失真的描述。
  3)針對(duì)圖像信息處理過(guò)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(gè)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(shí)性要求。
  4)對(duì)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。

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