基于数学形态学的棒材自动计数方法

针对图像中棒材存在粘连,从而造成误计数的问题,研究了一种基于数学形态学的棒材自动计数方案,以实现对棒材实时、精确的计数.该方案针对棒材类计数无需考虑被测物体截面真实形状的特点,将每根棒材处理成单个像素,避免了粘连对计数的影响.为有效克服光照、噪声的干扰以及棒材快速运动造成的图像模糊,该方案首先对采集到的原始棒材图像进行预处理,然后采用腐蚀、细化算法初步实现了棒材粘连的分离,最后采用收缩与检测直线端点算法,实现了单个像素点与原始图像棒材的一一对应,为后续计数奠定了基础.实验证明,该方法不仅能够保证棒材自动计数的精度,并且为棒材定支数包装创造了条件.     

粘连棒材图像自动分割计数技术

针对棒材图像自动计数存在的问题,提出了一种粘连棒材图像自动分割计数技术。首先采用粒度测量术估计棒材图像尺寸半径分布,自适应地选取处理参数。然后提出了一种新颖的棒材中心区域标记方法避免了初始过分割标记,在此基础上又提出了强、弱粘连概念。根据强弱粘连的特点,提出两步标记策略。分类粘连图像、获取图像的初始标记。对强粘连形成的欠分割标记区域采用逐次腐蚀算法,结合棒材形状面积等知识进行识别,获得正确的图像标记。最后融合两步图像中心区域标记结果,采用基于标记的分水岭分割算法进行图像分割。实验证明,这种方法能准确分割粘连棒材图像,实现可靠的棒材计数。     

基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法

提出了一种基于图像连通区域面积的成捆棒材自动计数方法。该方法首先对获取的棒材图像进行灰度化、滤波和图像分割处理,然后对分割图像中的连通区域分类:小于基本面积的区域视为噪声区域,介于基本面积和阈值面积之间的区域视为一支棒材区域,大于阈值面积的区域表示多支棒材粘连区域。对于多支棒材粘连区域,采用区域面积除以标准面积得到棒材支数。最后将所有连通区域的棒材支数求和即可得到图像中全部棒材的支数。该方法应用于13幅成捆棒材图像计数实验时所得误差均小于3%。     

棒材生产在线视觉计数系统研究

针对轧钢厂棒材生产工艺状况，为实现标准化打捆包装要求，设计了在线计数控制装置，研究了实时视觉图像处理，在线棒材识别算法和k级容错计数技术，并应用于含有各种干扰的实际生产过程，实现了棒材在线快速计数和分钢自动化操作．     

基于图像处理的粮虫自动计数系统的研究

针对目前在线粮情测控系统中存在的不能测得粮虫种类和粮虫数量的问题,本文研究了基于图像处理技术的粮虫自动计数系统,该系统采用数字图像处理技术对粮食样本图像进行处理,并在研究其灰度值分布的基础上,提出了图像分割最佳阈值算法,最后根据粮虫对象的形态特性进行计数。在对稻谷粮虫图像的试验中证明了此方法不仅能完整的将粮虫从样本图像中分割出来,而且计数准确,是实现粮虫自动计数的一种行之有效的方法。     

提取连通分量算法在棒材自动计数中的应用

为了满足棒材计数在工业生产的实际应用需求,提出了一种基于提取连通分量的算法,以实现目标棒材计数区域的自动定位,并对定位的区域采用提取连通分量算法实现对轮廓的标注,最后提出了一种区域轮廓周长的校正方法,实现了粘连棒材的准确计数。     

基于凹点搜寻的棒材计数方法研究

针对现有的成捆棒材计数方法存在计算速度低、色差偏差大、计算量大、易受边缘模糊及残缺影响的问题,提出了一种通过对成捆棒材中的黏连棒材进行分割,然后统计连通区域,从而达到棒材计数目的的新方法。该方法首先对成捆棒材的图像进行预处理,利用Canny边缘检测获得黏连棒材的边缘轮廓,然后在此轮廓上扫描凹区域,将临近的凹点作为一个凹点群,取其中最突出的点作为此处凹点;再利用凹点匹配条件进行匹配,以匹配成功的凹点对作为界限来分割图像,最后统计分割后的连通区域,即达到计数的目的。实验结果表明,该方法对于黏连棒材的分割特别准确,分割后的图像边缘与成捆棒材的实际边缘很贴近,在无互相遮挡的情况下,直径为12 mm以上的钢筋的分割准确率达到99.99%以上,直径为10~12 mm的钢筋的分割准确率在99.80%以上,达到了企业认可的标准。     

基于纹理特征的棒材自适应计数方法

针对棒材生产车间环境的复杂性和现有棒材计数方法的不精确性,文中提出了一种准确,高效的棒材自适应计数方法.该方法采用局部二元模式描述棒材的截面纹理,有效地将棒材截面图像与复杂的背景进行分离,使用阈值渐增的二值化方法获取图像中的局部灰度极大值,将此最大值点作为棒材的中心点,最后对棒材的半径使用聚类方法对误判点进行过滤,进而统计计数.实验结果表明,该方法极大地提高了棒材计数的效率,并将识别准确率提高到了98%     

基于图像处理的菌落自动计数方法及其实现

针对菌落图像特点，提出用最大类间方差法对采集的菌落图像进行二值化，用Hough变换去除平皿边缘图像，用距离变换和分水岭算法分割粘连菌落，最后用八邻域边缘跟踪和区域填充算法进行标号后计数。实验证明此法不仅计数结果准确．重现性好，而且速度快，计数结果不受菌落接种方法、菌落种类、形态、大小的影响，完全可以代替传统的人工计数，具有一定的推广和应用价值。本文所提出的用于分割粘连菌落图像的距离变换和分水岭算法，对其他各种颗粒图像的分割同样适用，它在如细胞图像处理、材料图像处理等颗粒图像分析方面．具有很高的实用价值。     

基于机器视觉技术的棒材自动计数系统的研究与应用

对图像处理和机器视觉技术在我厂轧钢生产线上棒材自动计数和分钢控制系统中的应用进行了研究并对使用情况进行了介绍.该系统不但能满足实时性的要求,而且能够实现棒材的准确计数和分离.     

一种基于KD树子样的自动聚类方法

基于进化算法的自动聚类方法具有搜索目标函数全局最优和自动发现聚类数的优点,同时也存在时间代价过高的缺陷.本文提出一种基于KD树子样的自动聚类方法,该方法使用KD树对样本空间进行分割,并在各子空间中随机取样形成KD树子样,然后在子样中自动聚类,最后运用K-Means在整个样本集中优化子样中的聚类结果.本文方法能够有效避免...     

基于开源GIS的DHSVM模型河网数据自动制备方法应用研究

基于物理机制的分布式水文模型DHSVM能精细模拟中小流域水文过程,在国内外有广泛应用。该模型驱动数据制备繁杂,其河网数据用Arc/Info AML脚本生成,受昂贵的商业许可限制,严重影响DHSVM的可操作性和普及应用。在剖析DHSVM模型中河网数据表达与组织的基础上,采用C++和开源GIS库实现了DHSVM河网数据的自动制备。新方法将可执行程序和配置信息分离,配置灵活、可控性强,是DHSVM实现自动化运行和智能化配置的必要基础。