基于机器视觉棒材复检计数系统

摘 要：在棒材的生产过程中，为了减轻工人劳动强度，提高生产效率，采用非接触式方法对棒材进行复检计数。利用工业CCD对棒材端面进行拍摄，通过数字图像处理技术对图像进行中值滤波、二值化、BLOB处理，提取棒材端面特征并计数。

关键词：棒材 图像处理 阈值

中图分类号：TP249 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）03（c）-0074-01

在传统的棒材生产过程中，对棒材的复检计数一般都是由工人手动进行，劳动强度大，工作效率低，而且人工计数的准确率受人为因素影响较大。因此，提出基于机器视觉的棒材复检计数方法：利用CCD摄像机对棒材端面进行图像采集，对采集图像进行处理、阈值分割、提取图像特征并计数，提高棒材计数的准确性。

1 棒材端面图像处理过程

1.1 系统构成及工作原理

系统工作原理：当捆扎棒材或散装棒材通过摄像区域时，利用CCD摄像机进行图像采集，并将采集到的图像通过图像采集卡传送给计算机系统，通过相关的软件处理后提取棒材端面特征，最后进行计数。在计数过程中，工作人员可以通过观察棒材是否多计或漏计，从而手动进行修正。图1为该系统计数流程图。

1.2 中值滤波

图像在生成、传输和保存的过程中往往会受到多方面的噪声和干扰，比如传感器的噪声、相机的颗粒噪声、信号频道的误差等。因此，对于混杂噪声的图像，我们必须加以处理，采用中值滤波器，其对很多种随机噪声都有很好的去噪能力，尤其对单极或双极脉冲噪声非常有效，而且在相同尺寸下比线性平滑滤波器引起的模糊更少。

1.3 图像的二值化

在CCD拍摄的图像中要准确的识别棒材端面特征，就需要将棒材端面从背景中提取出来，因此必须对去噪处理后的灰度图像进行二值化处理。二值化的处理关键是阈值的选择。如果阈值过高，部分代表棒材端面的亮点将会融入背景，计数结果将会小于实际值；如果阈值过低，部分代表背景的暗点将会被识别为棒材端面，计数结果将会大于实际值。在确定阈值的情况中，我们采用双峰直方图来确定阈值。图2为均衡化后直方图，选择双峰间低谷所对应的灰度作为分割阈值，即选择分割阈值为125，从而将目标和背景分离。

2 棒材计数过程

2.1 自动计数

在棒材的特征识别过程中，我们将已识别的棒材端面点上相应的红点。点上红点有两个好处：1）我们可以根据打点来计数；2）我们可通过点上红点来观察有哪些棒材是漏记或者多记的，以方便后续的人工修正。图3为棒材识别结果，通过对棒材端面进行打点，软件可以自动记录画定区域内棒材的数目，如图所示该捆棒材为85根。

2.2 人工修正

软件自动计数是有局限性的，它受环境的影响比较大。准确计数是建立在棒材的端面比较平整不粘连的基础上的，若棒材有缩进或棒材端面锈蚀粘连，此时计数结果小于实际值；若棒材有突出或背景环境较棒材端面不易区分，此时计数结果大于实际值。因此，为了更加准确计数，在系统设计时，我们加入手动 “+1”和“-1”的修正来调整计数值，实现棒材准确计数。

3 结语

采用CCD相机对棒材端面进行拍摄，利用图像处理技术实现对成捆棒材的准确计数，解决了实际生产的需要，可以有效的提高生产效率，降低工人劳动强度，为企业带来巨大的效益。

参考文献

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