本文關(guān)鍵詞：基于Android的鋼筋斷面圖像識(shí)別與技術(shù)—算法研究及系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 圖像預(yù)處理 斷面識(shí)別與計(jì)數(shù) 系統(tǒng)設(shè)計(jì) Android

【摘要】：近年來,我國(guó)鋼鐵工業(yè)迅速發(fā)展,作為各種建筑必需品的鋼筋是鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)的主要產(chǎn)品。在我國(guó),對(duì)整捆鋼筋的計(jì)數(shù)與復(fù)核計(jì)數(shù)主要依靠人工進(jìn)行操作,人工計(jì)數(shù)雖然對(duì)技術(shù)沒有過高的要求,但是需要長(zhǎng)時(shí)間的高度集中,對(duì)人眼傷害極大,其計(jì)數(shù)的準(zhǔn)確率也不高,另外剛剛煅燒后的鋼鐵由于其過高的溫度,對(duì)人體也容易造成很大的傷害,人工計(jì)數(shù)的方式早已無法滿足自動(dòng)化產(chǎn)業(yè)鏈的實(shí)際要求。為了實(shí)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)計(jì)數(shù),主要提出了基于類圓分割、基于機(jī)器視覺和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三種解決方案,但仍然難以達(dá)到生產(chǎn)線的實(shí)際要求。本文給出了基于Android的鋼筋斷面圖像識(shí)別與計(jì)數(shù)系統(tǒng)解決方案,旨在解決捆扎成捆的鋼筋計(jì)數(shù)問題。本文主要包括以下內(nèi)容：(1)圖像獲取與圖像預(yù)處理：依據(jù)現(xiàn)場(chǎng)采集的鋼筋斷面圖像,分析了原始鋼筋圖像在亮度、色澤等方面的特點(diǎn),研究鋼筋斷面圖像預(yù)處理方法,并設(shè)計(jì)一套鋼筋斷面圖像預(yù)處理算法,以獲得良好的目標(biāo)鋼筋圖像,包括圖像分割、圖像去噪和二值化等操作。(2)提出鋼筋斷面圖像識(shí)別與計(jì)數(shù)算法：依據(jù)鋼筋斷面圖像預(yù)處理得到的二值圖像,提出一種基于自適應(yīng)半徑模板匹配的斷面識(shí)別與計(jì)數(shù)算法。該算法使用輪廓查找的方式查找鋼筋斷面,然后利用最小包圍圓算法標(biāo)志鋼筋斷面,再使用迭代法計(jì)算模板半徑,最后根據(jù)模板進(jìn)行匹配計(jì)數(shù)。實(shí)驗(yàn)表明該方法識(shí)別準(zhǔn)確率較高。(3)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與試驗(yàn)：對(duì)基于Android的鋼筋斷面圖像識(shí)別與計(jì)數(shù)系統(tǒng)的各個(gè)功能模塊進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),搭建基于Android的整捆鋼筋斷面圖像識(shí)別與計(jì)數(shù)系統(tǒng)平臺(tái),并采取異步執(zhí)行的方式優(yōu)化算法的計(jì)算速度。最后,以實(shí)際采集到的鋼筋圖像為測(cè)試集,對(duì)本系統(tǒng)進(jìn)行多次試驗(yàn),驗(yàn)證系統(tǒng)的可用性。
【關(guān)鍵詞】：圖像預(yù)處理 斷面識(shí)別與計(jì)數(shù) 系統(tǒng)設(shè)計(jì) Android
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題研究背景和意義10-11
• 1.2 研究現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 整捆鋼筋斷面圖像識(shí)別與計(jì)數(shù)的研究現(xiàn)狀11-13
• 1.2.2 Android系統(tǒng)設(shè)備在圖像處理領(lǐng)域應(yīng)用的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 目前課題存在的主要問題14
• 1.4 主要工作內(nèi)容14-15
• 1.5 論文章節(jié)安排15-17
• 第2章 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)17-25
• 2.1 系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)17-20
• 2.2 系統(tǒng)的軟硬件環(huán)境介紹20-23
• 2.3 鋼筋計(jì)數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 第3章 鋼筋斷面圖像預(yù)處理25-51
• 3.1 引言25-27
• 3.2 鋼筋斷面圖像采集及分析27-28
• 3.3 感興趣區(qū)域提取與圖像規(guī)格化28-33
• 3.3.1 圖像分割算法29-32
• 3.3.2 ROI圖像規(guī)格化32-33
• 3.4 鋼筋斷面圖像灰度化及灰度形態(tài)學(xué)處理33-39
• 3.4.1 圖像灰度化方法33-34
• 3.4.2 頂帽變換算法及實(shí)現(xiàn)34-36
• 3.4.3 基于重建的開閉算法及實(shí)現(xiàn)36-39
• 3.5 鋼筋斷面圖像閾值分割及二值形態(tài)學(xué)處理39-48
• 3.5.1 閾值分割方法39-44
• 3.5.2 閾值分割結(jié)果44-45
• 3.5.3 圖像的反色45
• 3.5.4 孔洞填充算法及實(shí)現(xiàn)45-47
• 3.5.5 腐蝕方法及實(shí)現(xiàn)47-48
• 3.6 鋼筋斷面圖像預(yù)處理結(jié)果48-49
• 3.7 本章小結(jié)49-51
• 第4章 鋼筋斷面圖像識(shí)別與計(jì)數(shù)算法51-57
• 4.1 引言51
• 4.2 基于輪廓查找的斷面識(shí)別算法51-52
• 4.2.1 輪廓查找算法51-52
• 4.2.2 最小包圍圓算法52
• 4.3 基于半徑模板匹配的計(jì)數(shù)算法52-55
• 4.3.1 構(gòu)建模板52-54
• 4.3.2 計(jì)數(shù)算法54-55
• 4.4 試驗(yàn)結(jié)果分析55-56
• 4.5 本章小結(jié)56-57
• 第5章 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與性能測(cè)試57-66
• 5.1 系統(tǒng)功能模塊實(shí)現(xiàn)58-60
• 5.2 系統(tǒng)的性能測(cè)試與分析60-65
• 5.3 本章小結(jié)65-66
• 第6章 結(jié)論與展望66-68
• 6.1 總結(jié)66-67
• 6.2 展望67-68
• 參考文獻(xiàn)68-72
• 致謝72

【相似文獻(xiàn)】

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