基于機(jī)器視覺的棒線材識(shí)別跟蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與研究.pdf

1、我國的棒線材產(chǎn)量居世界第一，但是棒線材的自動(dòng)計(jì)數(shù)技術(shù)仍然較為落后，目前絕大多數(shù)國內(nèi)企業(yè)仍采用人工計(jì)數(shù)方法，自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)的研發(fā)迫在眉睫。國內(nèi)外對棒線材自動(dòng)計(jì)數(shù)的研究大多停留在靜態(tài)或者低速運(yùn)動(dòng)情況下，并且只能單一地實(shí)現(xiàn)棒線材的計(jì)數(shù)功能，而對棒線材質(zhì)量并未涉及，棒線材自動(dòng)計(jì)數(shù)仍然是一個(gè)難題。本文針對解決棒線材實(shí)時(shí)跟蹤與識(shí)別問題，進(jìn)行了以下的設(shè)計(jì)與研究:
　　(1)根據(jù)某棒線材企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)情況，以工業(yè)線陣相機(jī)為核心，設(shè)計(jì)與開發(fā)出一套高速線

2、陣成像系統(tǒng)。詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的軟硬件組成和工作流程，并提出了不失真采集系數(shù)，給出了計(jì)算方法;
　　(2)引入基于二維直方圖的信息熵圖像分割算法，提出一種改進(jìn)的圖像分割算法對系統(tǒng)采集的棒線材圖像進(jìn)行分割。同時(shí)，利用二值化形式的中值濾波去除圖像噪聲;
　　(3)利用Blob分析算法提取棒線材端面特征，并提出利用對極平面分析方法測量棒線材端面長度差;
　　(4)分別采用基于貪婪鄰波器和Kalman濾波兩種算法跟蹤棒線材端面目標(biāo)

3、，給出了跟蹤算法流程。
　　針對以上內(nèi)容，本文進(jìn)行了相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)，由實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出以下結(jié)論:
　　(1)本文提出的系統(tǒng)可以連續(xù)采集高速運(yùn)動(dòng)的棒線材圖像，圖像清晰且不失真;
　　(2)本文提出的改進(jìn)圖像分割算法較最大類間方差法和二維直方圖信息熵分割法分割結(jié)果更為準(zhǔn)確，并且在圖像低對比度時(shí)仍能成功分割;
　　(3) Blob分析法提取棒線材端面特征準(zhǔn)確率接近100％，并且耗時(shí)在5ms以內(nèi);對極平面分析法測量棒線材長度差的