基于圖像處理的棒材自動計數(shù)系統(tǒng)的研究.pdf

1、多年來，棒材自動計數(shù)系統(tǒng)一直是棒材生產(chǎn)企業(yè)沒有解決好的難題。目前絕大多數(shù)企業(yè)主要靠人工來完成棒材的計數(shù)任務(wù)，有時對一批棒材需要定期計數(shù)，核實，工作量很大，工人長時間計數(shù)，會引起體力疲勞，產(chǎn)生較大的誤差。因此，開發(fā)研究棒材自動計數(shù)系統(tǒng)是一個迫切需要解決的問題。本論文主要從以下幾方面對棒材自動計數(shù)系統(tǒng)進行研究:搭建與工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境相近的實驗設(shè)備，圖像的預(yù)處理，圖像的邊緣檢測實驗對比，DALSA軟件的二次開發(fā)及目標圖像的識別計數(shù)。實驗設(shè)備的搭建

2、是按照工業(yè)現(xiàn)場的要求設(shè)計，使其基本達到現(xiàn)場標準。圖像預(yù)處理采用了數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像背景噪聲的清除、圖像的增強、圖像的平滑、圖像的銳化、圖像的濾波等圖像處理方法，使得棒材的圖像預(yù)處理效果比普通的圖像處理效果更好，同時解決了由于圖像在采集過程中光照不均勻所導(dǎo)致的圖像二值化不均勻問題。其中圖像增強、圖像平滑、銳化和濾波是圖像預(yù)處理的重點要研究的問題。在均衡化直方圖的基礎(chǔ)上對圖像規(guī)定直方圖化，找到最合適的灰度變換函數(shù)，使圖像的對比度顯著提高，從而

3、達到圖像增強的目的。圖像平滑的主要目的是去除噪聲，圖像銳化主要是突出目標物，圖像濾波主要是消除由成像系統(tǒng)引起光照不均勻而產(chǎn)生的陰影。
　　本實驗由于在均勻光照條件下，棒材端面呈現(xiàn)的灰度值是相近的，并且與背景有明顯差別，故在邊緣檢測實驗中采用圖像閾值分割的方法對圖像進行二值化處理，其中采用了若干種典型邊緣檢測方法對棒材圖像進行分析，通過實驗對比，Canny算法是一比較成功的算法，無論是去噪還是邊緣檢測，都是非常成功的。
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