基于机器视觉的分钢关键技术研究及其应用

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1、摘要计算机视觉具有广泛的应用前景，但目前在线应用还存在许多必须解决的技术理论和工程实践问题，主要是序列图像处理、目标检测、实时跟踪和在线控制的快速性与准确性矛盾。实际工业生产系统要求实时性、适应性和抗干扰能力强，且价格低廉，无疑给机器视觉应用提出了一些具有挑战性的课题。论文以棒材生产中的在线生产计数与分钢问题为背景，展开基于工业机器视觉的理论与应用技术研究，着重对目标检测、多目标跟踪、视觉反馈控制中的快速性与准确性问题展开了深入细致的研究，解决了棒材在线自动计数分离控制中的一系列技术难题。其中关于技术融合、类圆形物体识别、目标运动估计、多目标追踪与容错计数和视觉反馈控制等研究成果对工业

2、在线视觉检测和控制有着普遍意义。论文首先分析了有关棒材计数技术研究现状，剖析了各种现有方案存在的主要问题，制定了基于机器视觉的目标检测、跟踪计数和分钢控制方案。针对机器视觉信息处理工业实现的重点难点，在信息融合的基础上提出采用处理技术融合思想，建立了视觉信息处理技术融合机制。然后围绕目标识别进行模板匹配快速算法研究，提出利用滑动窗口重叠区的迭代快速算法。适应工业机器视觉系统的物件检测需要，针对多值模板匹配导出了详细的计算公式，实现了模式匹配实时应用快速计算，针对目标物体位置检测提出极大值点快速检出算法。进一步利用轮廓极坐标曲线的相似性，提出基于轮廓边缘的类圆形识别算法，实现大小、旋转无

3、关的物体检测。针对类圆形团块目标检测问题，提出环带边缘中，Ii,增强算法。从分析类圆形边缘方向数的区域统计检测思路出发，基于圆周与圆心的对偶关系，提出边缘中心集聚算法，改边缘被动统计为边缘主动集聚，解决了边缘自动归属问题，实现了目标间的边缘自动分离，大大加快了类圆形中一Ii,增强计算速度。针对棒材移动过程中的多目标跟踪问题，用投影曲线进行整体位移量估计方法预测棒材新的位置，提出用投影积分曲线估计各棒材的位移量，排除了个别棒材相对滑动带来的预测差错。提出了多级动态对位方法对棒材进行目标跟踪，依据定义的动态观察置信度，采用基于多次观察的K级容错计数方案，克服了误识别和漏识别造成计数错误的影

4、响，保证了系统计数的高可靠性。提出基于视觉进行棒材和分钢楔位置信息反馈的分钢控制方案，通过状态空间划分解决了复杂分钢过程的状态观察问题。通过分析分钢过程棒材运动规律，提出用位置约束重置法对棒材运动进行了仿真，制定了分钢仿真算法步骤，完成了分钢过程仿真。建立分钢机运动学仿真模型并进行仿真，成功设计了分钢机机械结构。采用计算机模拟、实物模拟，在仿真训练过程中获得大量状态数据，用基于粗糙集数据挖掘方法提取出分钢控制策略。仿真和控制策略获取机制的建立，为实际分钢奠定了智能学习基础，保证了分钢控制的顺利进行，实现了基于视觉的状态实时反馈控制。论文还对系统试验、离线调试、现场应用等技术问题进行了详

5、细分析讨论，并针对应用过程的实际问题提出系统结构、算法与策略等方面改进。最后对研究过程中的技术思想方法与主要创新点进行总结，对今后研究问题与研究方向给出了建议。关键词：机器视觉，多模块技术融合，在线计数，目标跟踪，视觉反馈控制ABSTRACTAlthoughcomputervisiontechnologyiSassumedtohavewideprospectsofapplication．thescopeofitscurrentapplicationintheindustryiSlimitedbecauseofmanyunsolvedtheoreticalandapplicationpr

6、oblems．Themainproblemsarearisenfromtheincongruitybetweenitscurrenttechniqueswithrespecttosequenceimageprocessing，objectdetectionandtherequirementofrapidityandaccuracyintheonlinecontr01industry．Therefore．itiSabigchallengeforcomputervisionresearchersthattheindustryiSaskingforreal—time，adaptive，ant

7、i-jammingandlow-pricevisionsystems．AtheoreticalandpracticalstudyofindustrialmachinevisioniSconductedinthisdissertation．Byaddressingtheauthenticproblemsofonlinecountingandseparatingsteelbarsinproductionprocesses，itprimarilyai