基于Android的棒材圖像識(shí)別計(jì)數(shù)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在工業(yè)捆扎棒材的運(yùn)營(yíng)生產(chǎn)過(guò)程中，對(duì)其識(shí)別統(tǒng)計(jì)具有重要研究?jī)r(jià)值。然而，人工計(jì)數(shù)是一項(xiàng)繁重并且效率低的工作，工廠環(huán)境、工人個(gè)體因素等都會(huì)影響捆扎棒材數(shù)目的準(zhǔn)確性。
　　為了高效獲得捆扎棒材數(shù)目，本系統(tǒng)通過(guò)調(diào)研能高效應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境中硬件設(shè)備，采用Android嵌入式開(kāi)發(fā)系統(tǒng)，以保證硬件設(shè)備能采集到高質(zhì)量原始圖像，確保識(shí)別計(jì)數(shù)算法能夠高效運(yùn)行。識(shí)別計(jì)數(shù)設(shè)備采用一體化集成設(shè)計(jì)更利于工業(yè)級(jí)別使用。
　　通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)與分析，提出一種獲取棒

2、材直徑R的方法；根據(jù)扎捆棒材的形態(tài)特征，提出一種搜索算法和針對(duì)粘連型棒材的判別準(zhǔn)則；考慮到手持設(shè)備與棒材之間的采集圖像距離難以固定，導(dǎo)致棒材的真實(shí)規(guī)格不具有實(shí)際意義，提出一種參數(shù)來(lái)判定棒材直徑R，總結(jié)統(tǒng)計(jì)給出研究對(duì)象的形態(tài)學(xué)參數(shù)，詳細(xì)闡述本系統(tǒng)算法的整個(gè)計(jì)算流程。
　　針對(duì)捆扎棒材密集度高、環(huán)境因素導(dǎo)致的橫截面腐蝕生銹等問(wèn)題，首先，對(duì)棒材截面圖像進(jìn)行灰度化處理；其次，根據(jù)灰度圖像的直方圖，分析兩峰一谷的特點(diǎn)，進(jìn)行二值化處理；然后，

3、對(duì)其進(jìn)行膨脹、腐蝕等操作，解決粘連問(wèn)題；最后，對(duì)經(jīng)過(guò)處理的二值化棒材對(duì)象進(jìn)行搜索并計(jì)數(shù)。
　　本系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了OpenCV在Android系統(tǒng)中進(jìn)行圖像處理的開(kāi)發(fā)模式，設(shè)計(jì)了一種具有系統(tǒng)穩(wěn)定性的手持硬件設(shè)備，開(kāi)發(fā)了針對(duì)捆扎棒材計(jì)數(shù)的Android應(yīng)用程序軟件，軟件功能完善、操作簡(jiǎn)單、交互性能良好。在此基礎(chǔ)上加入人工矯正環(huán)節(jié)，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，可以將捆扎棒材計(jì)數(shù)精確到100％。本系統(tǒng)運(yùn)算速度快，準(zhǔn)確率高并且實(shí)現(xiàn)集圖像采集、算法處理、結(jié)果數(shù)據(jù)