基于图像识别的圆形钢管计数方法研究

摘要

本文通过对圆形钢管端面图像的识别实现了钢管的自动计数。 针对钢管之间存在的粘连现象，采用基于数学形态学的腐蚀运算是一种有效的处理方法。经腐蚀运算后，不仅对钢管的内径圆进行了分割，而且还可以将预处理中的噪声进一步消除。利用二值图像数学形态学的边缘检测方法检测出二值钢管内径圆的边缘。 本文基于椭圆和圆的对称性，对传统的哈夫变换检测曲线方法进行改进，提出分三步快速检测椭圆和圆的方法。实验表明，该方法有效地降低了哈夫变换参数空间的大小和运算时间，提高了检测精度，实现了椭圆的快速提取，从而实现了钢管的准确快速计数。 本文把Hu不变矩应用于类圆的检测中，提高了识别的准确性，速度也较快。 针对经过多次腐蚀的二值钢管图像的内径圆渐成小区域的情况，本文提出了一种先对钢管内径连通区域进行八邻域边缘跟踪，再对连通区域内部进行像素填充的标号计数方法，提高了识别速度，实现了钢管的自动计数。

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1课题来源和选题意义

1.2相关技术的发展及研究现状

1.3课题的研究内容和实现方案

2圆形钢管端面图像预处理

2.1图像文件格式转换

2.2彩色图像变灰度图像

2.3钢管图像的二值化

2.4钢管图像的增强与平滑

2.5钢管图像的边缘检测

3数学形态学基础及应用

3.1数学形态学与图像处理

3.2图像二值形态学运算

3.3边缘的形态检测

4圆形钢管的识别与计数

4.1引言

4.2基于椭圆Hough变换的圆形钢管识别

4.3圆形钢管的矩特征及其识别

4.4基于图像连通区域标号的钢管计数

5结论与展望

5.1结论

5.2进一步的工作

致谢

参考文献