發(fā)布時間：2018-03-30 01:07

  本文選題：棒材圖像　切入點：自動計數(shù)　出處：《鄭州大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在棒材的交易過程中快速并準確的計算出棒材的數(shù)量尤其重要。目前市面上比較流行的計數(shù)方法主要有人工計數(shù)、射頻標簽、光電傳感器。人工計數(shù)法不僅耗費人力,而且計數(shù)準確率不能達到百分百;射頻標簽法雖然計數(shù)準確率可達到百分之百,但是射頻標簽的耗費太大;光電傳感器對于扎捆棒材來說,計數(shù)效果十分不理想;近幾年圖像領(lǐng)域的學(xué)者們研究出了一種棒材圖像計數(shù)法,相對而言,圖像計數(shù)法的成本少,準確率高,是目前棒材識別領(lǐng)域研究較多的一種方法。為了解決在棒材驗收和出入庫時快速有效的計數(shù)問題,本文設(shè)計了一種棒材自動識別計數(shù)系統(tǒng),以凌動工控板為主板,配合USB攝像頭作為系統(tǒng)的硬件平臺,在Windows 7操作系統(tǒng)中以Visual studio 2013作為軟件平臺。針對棒材采集中常常面臨到棒材部分遮擋、棒材間粘連等問題,采用一系列的預(yù)處理改善棒材圖像的質(zhì)量。通過對比采用傳統(tǒng)的連通區(qū)域標記計數(shù)算法進行計數(shù),并加入連通域面積對比、可識別標記的優(yōu)化處理算法作為本文系統(tǒng)的核心算法,該算法可以完善傳統(tǒng)連通域計數(shù)方法漏記、誤判的現(xiàn)象。在凌動工控板上安裝USB驅(qū)動程序,直接調(diào)用OpenCV庫中的cap函數(shù)打開攝像頭,通過鍵盤上的ESC按鍵進行圖像采集和保存的控制端,在COME1054-IOBoard核心板上進行算法處理,調(diào)用計算機視覺庫OpenCV3.0實現(xiàn)棒材圖像的識別計數(shù)系統(tǒng)。本文實現(xiàn)以COME1054-IOBoard核心板為硬件平臺,結(jié)合改進型的連通域計數(shù)法于一體的棒材圖像計數(shù)系統(tǒng)。系統(tǒng)處理過的棒材圖像中會明確的顯示出識別出來及未識別出來的棒材,操作者可以通過加入人工干預(yù)的方法調(diào)整識別數(shù)量,使得識別計數(shù)的正確率達到百分之百。
[Abstract]:It is particularly important to calculate the number of bars quickly and accurately in the course of bar trading. At present, the most popular counting methods in the market are manual counting, radio frequency tags, photoelectric sensors. And the counting accuracy can not reach 100%, although the radio frequency tag counting accuracy can reach 100%, but the cost of radio frequency tag is too large, the counting effect of photoelectric sensor is not ideal for binding bar; In recent years, researchers in the field of image have developed a bar image counting method. Comparatively speaking, the image counting method has the advantages of low cost and high accuracy. In order to solve the problem of quick and effective counting in bar acceptance and storage, an automatic recognition and counting system for bar is designed in this paper, in which the ice industrial control board is used as the main board, in order to solve the problem of rapid and effective counting in the field of bar identification. With the USB camera as the hardware platform of the system, Visual studio 2013 is used as the software platform in the Windows 7 operating system. A series of preprocessing is used to improve the quality of bar image. As the core algorithm of this system, the algorithm can perfect the missing and misjudgment phenomenon of traditional connected domain counting method. The USB driver is installed on the ice industrial control board. The cap function in the OpenCV library is called directly to open the camera, and the control end of image acquisition and storage is carried out through the ESC key on the keyboard, and the algorithm is processed on the COME1054-IOBoard core board. The recognition and counting system of bar image is realized by calling computer vision library OpenCV3.0. The hardware platform of COME1054-IOBoard core board is realized in this paper. In combination with the improved connected domain counting method in one bar image counting system. The system processed bar image will clearly show the recognized and unrecognized bar, The operator can adjust the recognition quantity by adding manual intervention to make the correct rate of recognition count reach 100%.
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TH724;TP391.41

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本文編號：1683661