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機器視覺的核心內(nèi)容是圖像的處理和識別。由于圖像的獲取受影響因素較多,而且圖像處理和分析的目的不同。所以,對于不同的應(yīng)用條件和應(yīng)用場合,可采用不同的圖像處理和識別過程。通常的圖像處理和識別過程可表述成圖3-1所示。由于輸送帶本身為低對比度、低灰度值的物體,而輸送帶裂紋不規(guī)則,邊緣條件惡劣,難以檢測到清晰邊界。在以往的文獻研究中只能實現(xiàn)對縱向撕裂檢測,而未能實現(xiàn)報警。在本文中為了實現(xiàn)對輸送帶縱向撕裂在線自動檢測和識別報警的功能,對工業(yè)相機實時采集的原始圖像進行了圖像處理和識別算法研究。其具體流程如圖3-2所示,流程闡述如下:(1)利用工業(yè)相機采集幀圖像到緩存;(2)針對系統(tǒng)縱向撕裂圖像的特點,對緩存中的圖像進行預(yù)處理過程設(shè)計,其具體實現(xiàn)步驟為:圖像灰度化、改進直方圖均衡化、中值濾波、直方圖閾值二值化和形態(tài)學(xué)去噪聲;(3)圖像預(yù)處理后,接著對圖像進行改進的Canny邊緣檢測,對邊緣進行連接,刪除假邊緣,以便于下一步提取報警特征量,本文在邊緣檢測的基礎(chǔ)上進行輪廓提取,當(dāng)有輪廓檢出時,保存當(dāng)前幀圖像;(4)保存當(dāng)前幀圖像的同時,對縱向撕裂裂紋的像素面積和個數(shù)作為特征量識別報警分析。當(dāng)檢到的輪廓個數(shù)大于設(shè)定值時,對撕裂進行預(yù)警,但不發(fā)撕裂報警信號;當(dāng)檢到的最大輪廓面積或所有輪廓面積大于設(shè)定值時,對縱向撕裂發(fā)出報警和停機信號。
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