棒材自动计数在线图像处理方法应用研究

论文摘要

钢厂棒材的定量打包仍停留在比较低的水平上。棒材的计数靠人工进行,这项工作机械单调,误差难免,给产品销售带来麻烦。研制自动化程度较高的计数打包系统成了钢厂的现实需要。鉴于现场情况复杂特殊,采用光电传感器和重量传感器检测的计数方案都无法满足要求,本文提出了基于数字图像处理技术的自动计数方案。该方案是在打包之前对传送带上的棒材计数,这对棒材生产线的自动化及生产与销售的便利化更具意义。为了实现棒材自动计数这个目标,我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,本论文主要围绕“基于图像处理方法的棒材计数系统”实现方法进行图像处理方法的研究。论文包括三部分内容：简要介绍了棒材计数软件编程的基础；重点是通过对棒材图像的处理方法研究,分别提出了图像分割方法和二值图像形态学处理的方法；棒材图像目标标记与计数的方法研究。在对现场图像处理的算法研究与实现上,现场图像因为工艺的不同分两类。一类是棒材端面较亮(发白)的图像,对这类图像采取灰度阈值分割的策略得到了二值图；另一类是棒材端面普遍发蓝或发黄的亮度较暗图像,本文对这类图像采用伪彩色编码实现了灰度图像到彩色图像的转化,进而获得到较好的灰度转化图,最后得到了比较理想的二值图像,达到准确计数。本文主要研究即包括图像的预处理、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。在图像分割部分,本文采用了基于Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Krisch算子,Canny算子等边缘检测算法,其中重点是Canny算子的应用。对于图像的识别计数,本文使用了种子搜索法和面积法,重点是种子搜索法的应用,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。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景和来源
• 1.2 国内外的研究现状
• 1.2.1 数字图像处理在过程控制领域的应用
• 1.2.2 数字图像处理在棒材计数过程中的应用
• 1.2.3 目前棒材数目统计技术的研究现状
• 1.3 棒材自动计数的研究意义
• 1.4 课题主要研究工作
• 1.5 论文的结构
• 第2章 棒材计数软件编程实现基础
• 2.1 数字图像及图像文件格式
• 2.2 系统软件开发环境
• 2.3 系统软件总体流程
• 2.3.1 获取数字图像
• 2.3.2 图像感兴趣区域提取
• 2.3.3 图像分割
• 2.3.4 搜索计数
• 2.4 DIB函数库
• 第3章 图像预处理
• 3.1 数字图像预处理概述
• 3.2 彩色图像的灰度变换
• 3.2.1 图像调色板
• 3.2.2 灰度图像
• 3.2.3 图像的灰度化
• 3.2.4 图像的灰度拉伸
• 3.3 图像二值化
• 3.3.1 迭代阈值法
• 3.3.2 最小误差法
• 3.3.3 最大类间方差法
• 3.3.4 最小偏态法
• 3.3.5 效果对比分析
• 3.4 图像增强
• 3.4.1 图像增强概述
• 3.4.2 图像的平滑处理
• 3.4.3 图像的伪彩色编码
• 3.5 图像的形态学处理
• 3.5.1 形态学基本原理
• 3.5.2 数学形态学中的基本符号
• 3.5.3 常用形态学算法
• 3.5.4 形态学处理在棒材图像处理中的应用
• 第4章 棒材图像边缘检测与轮廓跟踪
• 4.1 边缘检测的基本概念
• 4.2 一些经典的边缘检测算子
• 4.2.1 差分边缘检测
• 4.2.2 Roberts算子
• 4.2.3 Sobel算子
• 4.2.4 Prewitt算子
• 4.2.5 Krisch边缘算子
• 4.2.6 Laplace算子
• 4.2.7 Canny算子
• 4.3 实验结果对比分析
• 第5章 棒材计数算法研究及实验结果分析
• 5.1 棒材数目统计算法
• 5.1.1 种子搜索法计数
• 5.1.2 面积法计数
• 5.2 实验结果分析
• 5.2.1 图像处理算法流程图分析
• 5.2.2 棒材的位置及大小对计数的影响
• 第6章 结论与展望
• 6.1 结论与创新点
• 6.2 未来工作
• 附录
• 参考文献
• 致谢