基于機(jī)器視覺(jué)的成捆棒材計(jì)數(shù)方法的研究與應(yīng)用.pdf

1、成捆棒材的自動(dòng)計(jì)數(shù)問(wèn)題一直是困擾鋼材企業(yè)的棘手難題，目前鋼材生產(chǎn)企業(yè)對(duì)于成捆棒材的計(jì)數(shù)方法主要依靠人工計(jì)數(shù)方法、光電檢測(cè)方法和圖像處理方法，其中人工計(jì)數(shù)方法主要依靠工人手持點(diǎn)支計(jì)數(shù)筆對(duì)成捆棒材進(jìn)行點(diǎn)支計(jì)數(shù);光電檢測(cè)也只能對(duì)于在線的單支棒材進(jìn)行計(jì)數(shù)，對(duì)于成捆棒材則失去效果;圖像處理方法雖然可以提高計(jì)數(shù)效率，但是由于成捆棒材的粘連問(wèn)題經(jīng)常出現(xiàn)在成捆棒材的圖像當(dāng)中，以至于計(jì)數(shù)精度有很大的偏差。這幾種棒材的計(jì)數(shù)方法對(duì)于成捆棒材計(jì)數(shù)問(wèn)題都具有極大

2、的局限性，人工計(jì)數(shù)效率低下、準(zhǔn)確率低下;光電計(jì)數(shù)則適應(yīng)性不強(qiáng)，不能適應(yīng)成捆棒材的計(jì)數(shù)問(wèn)題;圖像處理方法對(duì)于粘連問(wèn)題依然沒(méi)有很好的解決方法。因此，生產(chǎn)企業(yè)急需一種新的高效，精確的計(jì)數(shù)方法。
　　為了實(shí)現(xiàn)企業(yè)所急需的這種高效、高精度的計(jì)數(shù)方法，本文進(jìn)行基于機(jī)器視覺(jué)的成捆棒材計(jì)數(shù)方法的研究。本文主要研究了圖像的預(yù)處理，圖像分割，圖像目標(biāo)識(shí)別，以及圖像處理軟件的編寫(xiě)。其中，本文主要研究了圖像分割和圖像目標(biāo)識(shí)別，對(duì)于圖像分割，本文摒棄了傳統(tǒng)

3、的基于幾何形態(tài)學(xué)的分割方法、分水嶺的分割方法以及區(qū)域生長(zhǎng)的分割方法，本文創(chuàng)造性的將分割后再識(shí)別的傳統(tǒng)方法改變?yōu)槔弥悄芩惴ㄏ茸R(shí)別分類(lèi)，再分割，最后識(shí)別計(jì)數(shù)的方法。
　　本文通過(guò)深入研究了圖像增強(qiáng)，圖像二值化算法，并研究對(duì)比了模板匹配算法與分水嶺算法對(duì)于成捆棒材的識(shí)別計(jì)數(shù)問(wèn)題，其結(jié)果不是令人滿意。本文采用了支持向量機(jī)的分類(lèi)算法，經(jīng)過(guò)大量的實(shí)驗(yàn)分析成捆棒材的粘連問(wèn)題，無(wú)粘連棒材，兩根粘連棒材，三根“品”字型粘連棒材，三根“一”字型粘連