本文關(guān)鍵詞：圖像頻域分析與相關(guān)性度量相結(jié)合的疊層紙張數(shù)量檢測(cè)，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目的紙張等薄片產(chǎn)品的批量計(jì)數(shù)在工業(yè)領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用,為此針對(duì)超薄疊層紙張機(jī)器視覺數(shù)量檢測(cè)難題,提出一種全局周期約束與局部模式相關(guān)性度量相結(jié)合的魯棒圖像計(jì)數(shù)算法。方法首先,沿層高方向提取1維圖像剖面,利用頻域梳狀濾波器去噪,保留有用周期信號(hào),借助波峰找尋算法確定候選紙張位置;然后,構(gòu)造優(yōu)化波峰模板,提出一種改進(jìn)非零均值互相關(guān)(NCC)函數(shù)與原信號(hào)進(jìn)行局部匹配�；诟倪M(jìn)NCC函數(shù)的相關(guān)系數(shù)計(jì)算,能有效消除毛邊、排列不齊、厚度和間隙變化等因素造成的虛檢;最后,利用沿紙張方向的波形相似性和共線性,進(jìn)一步消除干擾,根據(jù)不同剖面計(jì)數(shù)結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)優(yōu)化,輸出最終測(cè)量數(shù)據(jù)。結(jié)果針對(duì)多種類不同厚度的疊層紙張同時(shí)采用多種傳統(tǒng)算法進(jìn)行比較,本文算法對(duì)于影響紙張計(jì)數(shù)的常見干擾具有很強(qiáng)的抑制能力,其漏檢率與誤檢率都顯著低于其他傳統(tǒng)算法。經(jīng)統(tǒng)計(jì),長(zhǎng)期測(cè)量誤差低于0.01%。結(jié)論本文算法對(duì)單張厚度大于0.08mm以上的紙張疊層有很高的檢測(cè)精度且實(shí)時(shí)性強(qiáng),適合自動(dòng)化在線測(cè)量。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 紙張計(jì)數(shù) 梳狀濾波器 模板匹配 機(jī)器視覺
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61571184) 湖南省自然科學(xué)常德聯(lián)合基金項(xiàng)目(612JJ9019)~~
【分類號(hào)】：TS803;TP391.41
【正文快照】： 論文引用格式:Dai R,Xiao C Y.Stacked paper counting with image frequency spectrum analysis and correlation measurement[J].Journal of Image and Graphics,2016,21(12):1644-1651.[戴嶸,肖昌炎.圖像頻域分析與相關(guān)性度量相結(jié)合的疊層紙張數(shù)量檢測(cè)[J].中國(guó)圖象圖形學(xué)

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4 關(guān)春龍;李W

本文編號(hào)：501505