基于圖像處理的棒材自適應(yīng)計(jì)數(shù)方法研究.pdf

1、近年來我國鋼鐵工業(yè)發(fā)展迅速,而作為各種建筑的必需品之一的棒材是鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)的主要產(chǎn)品。經(jīng)調(diào)查,國內(nèi)棒材的定量打包水平仍然較低,主要靠人工計(jì)數(shù)。人工點(diǎn)支計(jì)數(shù)雖然對技術(shù)的要求不高,但是需要人眼睛長時(shí)間的高度集中,這不僅會對人眼的傷害極大,而且準(zhǔn)確率也會下降,另外剛剛煅燒的鋼棒溫度很高,對人身體會造成很大的傷害。綜合而言,人工點(diǎn)支計(jì)數(shù)方法工作強(qiáng)度大,工作效率低,出錯(cuò)率高。由于棒材生產(chǎn)車間環(huán)境復(fù)雜,棒材切割工藝不穩(wěn)定,采用光電傳感器和重量傳感器

2、檢測的棒材計(jì)數(shù)方法都無法滿足生產(chǎn)流水線的需求,本文提出了基于圖像處理的棒材自適應(yīng)計(jì)數(shù)解決方案,對捆扎打包后的棒材進(jìn)行數(shù)目統(tǒng)計(jì)。
　　本文主要包括以下內(nèi)容:
　　(1)首先探討棒材圖像的采集方法,分析總結(jié)原始圖像的特點(diǎn),研究常用的圖像預(yù)處理方法,重點(diǎn)研究格式轉(zhuǎn)換,彩色圖像灰度化,圖像濾波去噪等圖像預(yù)處理方法。
　　(2)提出一種基于局部二元模式(LBPA)和區(qū)域競爭的圖像分割方法。該方法針對棒材圖像分割的特點(diǎn),對區(qū)域競爭

3、算法進(jìn)行了改進(jìn),引入一個(gè)新的區(qū)域競爭假設(shè),并重新設(shè)定了基于LBP直方圖的能量函數(shù),同時(shí)提出一種使能量收斂至局部最小的迭代算法。用棒材圖像對該方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)表明,該方法簡化了參數(shù)估計(jì),減少了時(shí)間消耗,有效地去除了棒材圖像的背景,對后續(xù)的棒材識別有很大的幫助。
　　(3)研究棒材目標(biāo)的識別和點(diǎn)支,提出一種自適應(yīng)計(jì)算不同規(guī)格棒材端面圓半徑的算法。用霍夫變換方法檢測圖像中的圓,計(jì)算棒材半徑和平均半徑。以平均半徑大小的圓的面積為模板,對