基于機器視覺的光照不均鋼管圖像算法與研究.pdf

1、圓形和類圓形的管道廣泛應用于地質(zhì)石油勘探，建筑等行業(yè)中，由于大量無序的管道受光照、擺放位置、角度、直徑大小以及作業(yè)環(huán)境復雜等多方面因素的影響，它的識別和計數(shù)一直以來是一項復雜的任務。傳統(tǒng)的人工計數(shù)方法存在著明顯的缺點，勞動強度大，并且效率低下。為解決這一問題，迫切需要研究出高精度的自動統(tǒng)計設備。本文利用數(shù)字圖像處理及計算機視覺等方面的算法對鋼管進行計數(shù)。
　　本文針對大量的鋼管擺放無序，光照不均勻且多陰影的現(xiàn)象提出了改進的局部動態(tài)

2、閾值算法，利用該算法對鋼管圖像進行分割，得到了較精確的二值圖像；然后對該二值圖像用高斯-拉普拉斯算子進行邊緣檢測，該算法不僅檢測了邊緣，而且在一定程度上消除了噪聲；由于一幅鋼管圖像中鋼管半徑相差不大，為精確對鋼管進行計數(shù)，本文利用距離變換先獲取半徑的大致范圍，而后再利用改進的霍夫變換對鋼管進行識別計數(shù)，這樣不僅可降低霍夫變換參數(shù)空間的維數(shù)和運行時間，還可以提高鋼管的識別率。首先在MATLAB平臺上對各個算法的性能進行測試，實驗結(jié)果表明本