發(fā)布時間：2017-09-07 03:20

  本文關鍵詞：面向疊層薄紙計數(shù)的圖像拼接與線檢測算法研究

  更多相關文章： 機器視覺 疊層薄紙計數(shù) 圖像拼接 線檢測 Radon變換

【摘要】：高端紙張印刷品的數(shù)量準確統(tǒng)計在包裝印刷行業(yè)具有迫切的需求,其準確計數(shù)對于企業(yè)成本控制有著重要的意義,傳統(tǒng)稱重、機械式計數(shù)方式存在誤差大、效率低等缺陷,對于薄型紙張的計數(shù)尤為如此。隨著機器視覺技術的蓬勃發(fā)展,基于機器視覺成像的計數(shù)方式逐漸應用于疊層紙張中來。但是疊層薄紙的計數(shù)存在單個相機無法在高分辨率與大測量范圍間平衡的問題。因此本文基于疊層薄紙?zhí)攸c設計一種相機移動采集圖像序列并結合圖像拼接算法重構完整端面圖像的計數(shù)儀器,具體內容介紹如下：本文首先從疊層薄紙端面圖像特點出發(fā)設計成像系統(tǒng),并根據(jù)用戶需求對各成像部件進行參數(shù)確定與選型；并論述了成像系統(tǒng)的運行流程與控制方式；最終搭建了一個穩(wěn)定可靠的單相機多工位移動采集的成像平臺。并由此平臺成功獲取疊層薄紙端面圖像序列。具體研究內容包括：(1)根據(jù)獲取的圖像特點設計圖像拼接算法重構完整端面圖像,針對端面圖像灰度規(guī)律性強、重復率高等特點采用外加雙標記尺。通過外加標記尺提高拼接效率,并通過縮小匹配區(qū)域、特征點優(yōu)化、采用新描述子等改進方案提取端面圖像SURF特征點,通過特征點匹配確定圖像變換關系完成毗鄰圖像拼接,并通過實驗對比證明本文算法在速度、匹配效率上的提高。最終成功獲取完整疊層薄紙端面圖像。(2)本文根據(jù)薄型紙張?zhí)攸c介紹零閾值Canny算法結合Radon變換的線檢測算法。首先使用零閾值Canny算法獲取端面圖像最大邊緣有效信息,并限制梯度方向獲取單一響應；接著通過對邊緣信息進行Radon變換使得時域中的直線映射為Radon空間中的點；搜索遍歷空間中獲取滿足閾值條件的局部極值點；統(tǒng)計極值點數(shù)量以實現(xiàn)紙張數(shù)量檢測,并通過極值點位置確定對應直線位置并標記于原圖。(3)采用LabVIEW與C++編程語言開發(fā)薄紙計數(shù)軟件平臺,在VS2013編程環(huán)境下,使用OpenCV計算機視覺庫開發(fā)圖像處理模塊,并在LabVIEW環(huán)境下編碼實現(xiàn)設備之間的通信、流程控制與界面設計。最終完成儀器測試與實驗結果評估。疊層薄紙計數(shù)儀器的研發(fā)有助于相關行業(yè)自動化、智能化的提高。
【關鍵詞】：機器視覺 疊層薄紙計數(shù) 圖像拼接 線檢測 Radon變換
【學位授予單位】：湖南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TS803;TP391.41
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 課題的來源背景及研究意義10-11
• 1.2 紙張計數(shù)儀器發(fā)展現(xiàn)狀11-14
• 1.2.1 人工機械檢測方法11-13
• 1.2.2 視覺成像檢測方法13-14
• 1.3 基于機器視覺的紙張計數(shù)方法14-15
• 1.3.1 圖像采集方式14
• 1.3.2 圖像拼接技術14-15
• 1.3.3 直線檢測技術15
• 1.4 本文的主要內容和結構安排15-17
• 第2章 成像系統(tǒng)設計17-27
• 2.1 被測對象特點分析17-18
• 2.2 成像系統(tǒng)設計18-19
• 2.2.1 標記尺設計18-19
• 2.2.2 成像系統(tǒng)硬件框架設計19
• 2.3 成像系統(tǒng)器件選型19-23
• 2.3.1 工業(yè)相機20
• 2.3.2 鏡頭20-22
• 2.3.3 光源22
• 2.3.4 工控機22-23
• 2.4 多工位成像控制以及圖像序列獲取23-25
• 2.4.1 成像運動控制部件23-24
• 2.4.2 成像系統(tǒng)控制流程24
• 2.4.3 圖像序列獲取24-25
• 2.5 儀器平臺搭建25-26
• 2.6 本章小結26-27
• 第3章 疊層紙張圖像序列拼接27-44
• 3.1 圖像序列拼接方案設計27-28
• 3.1.1 圖像序列成像特點分析27
• 3.1.2 圖像拼接流程27-28
• 3.2 基本圖像拼接方法28-30
• 3.2.1 基于區(qū)域的圖像配準方法28-29
• 3.2.2 基于特征的圖像配準方法29-30
• 3.3 SURF算法圖像拼接30-37
• 3.3.1 尺度空間極值檢測31-33
• 3.3.2 特征點方向定位33-35
• 3.3.3 特征點匹配與提純35-36
• 3.3.4 圖像合成與融合36-37
• 3.4 改進的圖像拼接算法37-39
• 3.5 實驗與分析39-43
• 3.6 本章小結43-44
• 第4章 紙張疊層端面圖像線檢測算法44-56
• 4.1 本章主要內容44
• 4.2 圖像預處理44-46
• 4.3 線檢測算法46-52
• 4.3.1 Canny邊緣檢測算子46-47
• 4.3.2 LSD線檢測算法47-48
• 4.3.3 Canny算子結合Radon變換線檢測算法48-52
• 4.4 線檢測算法之間的比較52-55
• 4.5 本章小結55-56
• 第5章 應用軟件設計與儀器測試56-62
• 5.1 軟件設計需求和總體設計56-57
• 5.2 軟件開發(fā)工具57-58
• 5.3 軟件界面設計58-59
• 5.4 儀器測試與結果評估59-61
• 5.5 本章小結61-62
• 總結與展望62-64
• 參考文獻64-67
• 附錄A 攻讀學位期間發(fā)表的論文和參與的科研項目成果67-68
• 致謝68

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