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機(jī)器視覺的核心內(nèi)容是圖像的處理和識(shí)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(duì)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(shí)別過程。通常的圖像處理和識(shí)別過程可表述成圖3-1所示。由于輸送帶本身為低對(duì)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(xiàn)研究中只能實(shí)現(xiàn)對(duì)縱向撕裂檢測,而未能實(shí)現(xiàn)報(bào)警。在本文中為了實(shí)現(xiàn)對(duì)輸送帶縱向撕裂在線自動(dòng)檢測和識(shí)別報(bào)警的功能,對(duì)工業(yè)相機(jī)實(shí)時(shí)采集的原始圖像進(jìn)行了圖像處理和識(shí)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(jī)采集幀圖像到緩存;(2)針對(duì)系統(tǒng)縱向撕裂圖像的特點(diǎn),對(duì)緩存中的圖像進(jìn)行預(yù)處理過程設(shè)計(jì),其具體實(shí)現(xiàn)步驟為:圖像灰度化、改進(jìn)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(duì)圖像進(jìn)行改進(jìn)的Canny邊緣檢測,對(duì)邊緣進(jìn)行連接,刪除假邊緣,以便于下一步提取報(bào)警特征量,本文在邊緣檢測的基礎(chǔ)上進(jìn)行輪廓提取,當(dāng)有輪廓檢出時(shí),保存當(dāng)前幀圖像;(4)保存當(dāng)前幀圖像的同時(shí),對(duì)縱向撕裂裂紋的像素面積和個(gè)數(shù)作為特征量識(shí)別報(bào)警分析。當(dāng)檢到的輪廓個(gè)數(shù)大于設(shè)定值時(shí),對(duì)撕裂進(jìn)行預(yù)警,但不發(fā)撕裂報(bào)警信號(hào);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(shí),對(duì)縱向撕裂發(fā)出報(bào)警和停機(jī)信號(hào)。
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