棒材自动计数图像处理系统的研究

论文摘要

计数定支处于棒材生产工艺的最后阶段,是长期困扰企业的一个难题。目前棒材生产企业均普遍采用人工计数方法。该方法劳动强度大,工作效率低,系统生产能力有限,且准确性难以保证。针对这种情况,开发能够对棒材进行自动计数的检测系统,可以有效提高劳动生产率,改变传统上靠工人“眼算心算”的加工模式,把工人从繁重的体力劳动和恶劣环境中解放出来,使棒材生产线计数定支环节实现机械化和自动化操作。为了实现棒材自动计数这个目标,东北大学设备诊断工程中心与抚顺新钢铁有限责任公司对“棒材自动计数系统”进行了联合开发,而本课题正是该系统的图像处理部分。本文通过识别棒材端部图像来达到计数目的,主要研究内容包括图像的预处理、图像分割和图像识别。在图像的预处理部分,本文重点研究了图像的二值变换算法,运用了波形分析法、最大类间方差法、最小误差法、最大熵法、最小偏态法和矩量保持法等几种全局阈值分割算法,其目的就是能够获得比较理想的二值图像。在图像分割部分,本文采用了基于极限腐蚀和条件膨胀的分割算法。该算法通过极限腐蚀将每个区域收缩成一个点或无内点的小区域,这个点或小区域称为核心区域,再用条件膨胀从核心区域膨胀恢复得到无粘连的区域。对于图像的识别计数,先对处理好的二值图像进行距离变换,得到各个区域的核心点,再对这些核心点进行搜索,进而实现对棒材的计数。此外,本文通过大量的实验来对本系统进行研究论证,其中主要包括对各种照明设施以及棒材伸缩量的研究。实验表明,本系统能够处理各种情况下的棒材图像。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 棒材自动计数的常用方法
• 1.4 棒材自动计数研究的迫切性
• 1.5 棒材自动计数的研究意义
• 1.6 本文的主要工作
• 1.7 本文的组织结构
• 第2章 计数系统的组成
• 2.1 系统的结构设计
• 2.2 系统的硬件设计
• 2.2.1 照明系统
• 2.2.2 摄像系统
• 2.2.3 图像采集卡
• 2.3 系统的软件设计
• 2.3.1 软件总体描述
• 2.3.2 软件系统界面
• 第3章 图像的预处理
• 3.1 数字图像处理的主要内容
• 3.2 图像文件的存储格式
• 3.2.1 BMP格式的图像文件
• 3.2.2 JPEG格式的图像文件
• 3.3 彩色图像的灰度化
• 3.3.1 图像调色板
• 3.3.2 灰度图像
• 3.3.3 图像的灰度变换
• 3.4 图像的二值化
• 3.4.1 p-参数法
• 3.4.2 波形分析法
• 3.4.3 判别函数法
• 3.4.4 数学模型法（如矩法）
• 3.5 图像的平滑处理
• 3.5.1 邻域平均法
• 3.5.2 中值滤波法
• 3.5.3 高斯滤波法
• 第4章 棒材粘连分割及识别计数
• 4.1 图像分割理论
• 4.1.1 图像分割概述
• 4.1.2 常用的分割方法
• 4.1.3 图像分割评价
• 4.2 数学形态学图像处理
• 4.2.1 腐蚀运算
• 4.2.2 膨胀运算
• 4.2.3 开运算和闭运算
• 4.3 基于极限腐蚀和条件膨胀的分割算法
• 4.3.1 极限腐蚀
• 4.3.2 条件膨胀
• 4.3.3 极限腐蚀与条件膨胀的编程原理
• 4.4 图像的距离变换
• 4.5 棒材的识别计数
• 4.5.1 区域内核与种子点
• 4.5.2 种子点的搜索
• 4.5.3 种子点的搜索步骤
• 第5章 棒材计数的实验研究
• 5.1 照明设施对棒材图像的影响
• 5.1.1 白炽灯对棒材图像的影响
• 5.1.2 节能灯对棒材图像的影响
• 5.1.3 射灯对棒材图像的影响
• 5.2 棒材的位置对棒材图像的影响
• 5.2.1 棒材缩进的研究
• 5.2.2 棒材粘连的研究
• 5.3 计数系统的局限性
• 第6章 结论
• 参考文献
• 致谢