基于機(jī)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(yīng)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(fù)雜等多方面因素的影響，它的識(shí)別和計(jì)數(shù)一直以來是一項(xiàng)復(fù)雜的任務(wù)。傳統(tǒng)的人工計(jì)數(shù)方法存在著明顯的缺點(diǎn)，勞動(dòng)強(qiáng)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(dòng)統(tǒng)計(jì)設(shè)備。本文利用數(shù)字圖像處理及計(jì)算機(jī)視覺等方面的算法對(duì)鋼管進(jìn)行計(jì)數(shù)。
　　本文針對(duì)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(jìn)的局部動(dòng)態(tài)

2、閾值算法，利用該算法對(duì)鋼管圖像進(jìn)行分割，得到了較精確的二值圖像；然后對(duì)該二值圖像用高斯-拉普拉斯算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，該算法不僅檢測(cè)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(duì)鋼管進(jìn)行計(jì)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(jìn)的霍夫變換對(duì)鋼管進(jìn)行識(shí)別計(jì)數(shù)，這樣不僅可降低霍夫變換參數(shù)空間的維數(shù)和運(yùn)行時(shí)間，還可以提高鋼管的識(shí)別率。首先在MATLAB平臺(tái)上對(duì)各個(gè)算法的性能進(jìn)行測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本