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1、扎捆棒材的图像识别计数算法侯维岩,等扎捆棒材的图像识别计数算法CountingAlgorithmBasedonImageRecognitionforBundledBar侯维岩侯兆阳(郑州大学信息工程学院,河南郑州450001)摘要:为了快速获得扎捆棒材的数量,在大量观测和实验的基础上,提出一种动态获取棒材形态学直径的方法;根据扎捆棒材的形态学分布,提出“米”字形搜索算法(RSS算法)和一种覆盖原则。先对棒材截面图像进行灰度化处理,然后根据灰度图片的灰度直方图两峰一谷的特点得到图片的全局阈值,将灰度棒材图片二值化;再对二值图片进行膨胀、腐蚀操作削弱粘连;最
2、后基于二值图片,利用RSS算法进行计数。现场采集扎捆棒材的计数实验验证了该算法的有效性、可靠性和准确性。在加入人工矫正环节后,棒材计数准确度达到100%。试验结果表明,在计数对象满足两个分布特征的情况下,该算法都可以实现高准确度的计数。关键词:扎捆棒材形态学“米”字形搜索(RSS)智能分割人工矫正图像处理图像识别中图分类号:TH74;TP29;TP313文献标志码:ADOI:10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201605008Abstract:Inordertoquicklyobtainthenumberofthelashbar
3、,themethodofdynamicallyobtainingthemorphologydiameterofthelashbarisputforwardonthebasisofalargenumberofobservationsandexperiments.Accordingtothemorphologicaldistributionofthelashbar,thericeshapesearching(RSS)algorithmandcoverageprincipleisproposed.Firstly,gradationprocessingiscon
4、ductedforsectionimageofrod,then,accordingtotheglobalthresholdoftheimageisobtainedinaccordancewiththetwopeaksonevalleycharacteristicsofthegrayhistogramofthegrayscaleimagetogetthebinarizationimage,andthentheadhesionsisweakenedbyoperationsofexpansionandcorrosion,finallybasedonbinari
5、zedimagetheRSSalgorithmisusedforcounting.Theexperimentsonsiteprovethevalidity,reliabilityandaccuracyofthisalgorithm.Theaccuracyofbarcountingisupto100%whenmanualcorrectionisadded.Theresultoftestshowsthattheconclusionishighlyaccuratecountingcanbeimplementediftheobjectssatisfythetwo
6、distributionfeaturesmentioned.Keywords:LashbarMorphologyRiceshapesearching(RSS)IntelligentsegmentationManualcorrectionImageprocessingImagerecognition献[3]提出的手动指定的模板大小往往也不精确。常见0引言[4][5]的棒材类圆识别、圆形度检测、凹度检测,由于计算在扎捆棒材的流通过程中,传统称重方法人力消量过大、算法复杂度高,将导致整个识别计数过程缓慢。耗大,且不容易操作,人工计数往往效率低下。目前,本文在大
7、量观测和实验的基础上,提出一种动态还没有一种方法能实现对棒材数量的快速准确计量,获取棒材形态直径的方法和一种基于扎捆棒材形态学这给物流和用户带来许多不便。因此,对扎捆棒材的分布的快速计数米字形搜索(riceshapesearching,精确计数成为一个亟待解决的问题。RSS)算法。随着数字图像处理技术和CCD技术的发展,从扎1算法的概述捆棒材截面的图像中计算获取棒材的数量成为目前常见的方法,但这些方法都有不同的缺点。极限腐蚀根据观察,扎捆棒材具有以下两个形态分布特征。[1]法虽然解决了棒材的粘连问题,但是腐蚀导致了棒(1)每根棒材的形态学参数相似,例如形
8、态学直材的形变,更严重的是过腐蚀可能腐蚀一部分棒材,从径ϕ相近,截面近似圆形。[
