（农业机械化工程专业论文）钢筋端面图像处理与自动计数系统研究.pdf

山东农业大学硕士学位论文 摘要 钢筋根数的计数是钢材生产和销售过程中的重要环节。目前，通常都 采用人工多次计数的方法来完成打捆钢筋的计数，不仅效率低、劳动强度 高，而且计数误差大。因此，研究开发钢筋根数自动计数系统是钢材生产 和销售行业中一个十分迫切的问题，对减轻工作劳动强度，提高计数的效 率和准确性具有重要意义。 本文通过对钢筋端面图像进行处理和分析，提出了种基于计算机图 像处理的打捆钢筋自动计数方法，并用v c + + 开发了钢筋端面图像处理与 自动计数的系统，实现了钢筋的自动计数。 1 、搭建了便携式钢筋端面图像采集和处理系统，结合钢筋周围环境 的特点，图像采集时对环境光照、时间、钢筋摆放等影响图像质量的关键 因素进行了设计和处理，以保证图像采集的质量。 2 、论述了计算机图像处理的一般理论和方法，对图像灰度化、图像 增强、阈值分割等预处理方法进行了对比分析，确定了钢筋端面图像预处 理的方法和流程。 3 、提出了一种基于计算机图像处理的打捆钢筋自动计数方法，研究 了钢筋图像的降噪、分割和消除粘连等预处理技术，通过标记连通区域方 法提取了钢筋端面图像的特征参数。 4 、开发了钢筋端面图像处理和自动计数的软件平台，系统包括图像 调整、图像处理、识别计数、自动计数、辅助操作模块。既可以分步验证 图像处理和计数的算法，也可以快速实现钢筋的自动计数。 5 、设计了多边形套索工具和橡皮工具，采用图像增强、阈值分割和 形态学操作等图像处理方法，实现了钢筋图像的关键区域选择，降低了噪 音，简化了计数过程，提高了钢筋计数的准确率和效率。 6 、改进了多轮廓跟踪一区域填充算法，并在分析顺序标记连通区域 标记冲突的基础上，提出了基于回溯扫描的连通区域标记方法，较好地实 现了连通区域的准确标记。 关键词：钢筋，图像处理，自动计数 7 a b s t r a c t 二 t h ec o u n t i n go fr e i n f o r c i n g s t e e lb a ri sa l li m p o r t a n tt a c h ed u n n g p r o d u c i n ga n ds e l l i n g a tp r e s e n t ，a l m o s ta l lr e i n f o r c i n gs t e e lf a c t o r l e s c o u n t b u n d l e db a ro n eb yo n e 埘w o r k e r st i m ea f t e rt i m e ，i t i sl o we f f i c i e n c y , l a b o r i o u s ，a 1 1 dm a yc a u s eh i g he r r o r t h e r e f o r e ，i ti s ac r u c i a lq u e s t i o nf o r t h e mt od e v e l o pa na u t o m a t i cs y s t e mf o rr e i n f o r c i n gs t e e lb a rc o u n t l n g 1 n o r d e rt oa l l e v i a t el a b o u ri n t e n s i t ya n di m p r o v et h ee f f i c i e n c ya n dv e r a c i t yo f c o u n t i n g i nt h i sp a p e r , am e t h o do fb u n d l e dr e i n f o r c i n gs t e e l b a ra u t o - c o u n t i n g b a s e do nd i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gi sb r o u g h tf o r w a r da f t e r a n a l y z i n ga n d d r o c e s s i n gt h e e n di m a g eo fr e i n f o r c i n gs t e e lb a r a n d ap r o c e s s m ga i l d a u t o c o u l l t i n gs y s t e mo fr e l n f o r c i n gs t e e lb a r e n di m a g ei sd e v e l o p e di nv i s u a l c + + l a n 舀m g ea n dc o u n t i n go fb o u n d e dr e i n f o r c i n g s t e e lb a ri sa c h i e v e d 1 ah a n d yi m a g ec o l l e c t i o na n dp r o c e s s i n gs y s t e mo fr e i n f o r c i n gs t e e l b a ri sc o n s t r u c t e d t h ev i t a lf a c t o r sw h i c hi n f l u e n tt h ei m a g eq u a l i t y , j u s tl i k e i l l 眦i n a t i o n ，t i m e ，p o s eo fb u n d l e dr e i n f o r c i n gs t e e lb a r ，a r ed e s i g n e df o rt h e c i r c u m s t a n c eo ft h er e i n f o r c i n gs t e e lb a r 2 t h ec o m m o nt h e o r i e sa n dm e t h o d so fc o m p u t ei m a g ep r o c e s s i n ga r e d i s c u s s e di nt k sp a p e r t h ei m a g ep r e p r o c e s s i n gm e t h o d s ，j u s tl i k eg r a d a t i o n d r o c e s s i n g ，i m a g ee n h a n c e m e n t ，t h r e s h o l ds e g m e n t a t i o n ，a r ec o m p a r e d a n d a n a l v z e d a tl a s t ，t h ep r e p r o c e s s i n gm e t h o d s t oe n di m a g eo fr e i n f o r c i n gs t e e l b a ra r ec o n f i r m e d 3 am e t h o do fb o u n d e dr e i n f o r c i n gs t e e lb a ra u t o c o u n t i n g b a s e do n d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n gi sb r o u g h tf o r w a r d t h et e c h n i q u e so f p r e p r o c e s s l n g t or e i c ei m a g en o i s e s ，a n ds e g m e n ta t ei m a g e ，a n de l i m i n a t ec o n g l u t i n a t i o n a r es t u d i e d t h ec h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r so fe n di m a g e o fr e i n f o r c i n gs t e e lb a r a r ed i s t i l l e db yc o n n e c t e dr e g i o nl a b e l i n gm e t h o d 4 ap r o c e s s i n ga n da u t o c o u n t i n gs y s t e mo fr e i n f o r c i n gs t e e l b a re n d i m a g ei sd e v e l o p e d ，w h i c hi n v o l v e sf i v e p r o c e s s i n g ，r e c o g n i t i o n a n d c o u n t i n g ， 2 m o d u l e s ：i m a g ea d j u s t m e n t ，i m a g e a u t o m a t i cc o u n t i n g ，a c c e s s o r i a l 一生查奎些奎兰堡主兰竺丝茎 - 一一 o p e r a t i o n i tn o to n l yc a nd e m o n s t r a t et h ep r o c e s s i n ga n dc o u n t i n ga l g o r i t h m s t e p l y ，b u ta l s oc a nr e a l i z et h ea u t o m a t i cc o u n t i n go fr e i n f o r c i n gs t e e l b a r d i r e c t l ya n dq u i c k l y j 5 p o l y g o nl a s s oa n dr u b b e rt o o l s a r ed e s i g n e d ，a n di m a g ep r o c e s s i n g m e t h o d s 1 i k ei m a g ee n h a n c e m e n t ，t h r e s h o l ds e g m e n t a t i o n ，a n dm o r p h o l o g y o p e r a t i o n ，a r ea d o p t e di nt h es y s t e m c h o o s i n go ft h eo b j e c t i v ei m a g ei s a c h i e v e d a n dt h ep r o c e s s o fc o u n t i n gp r e d i g e s t e d ，a n dt h ei m a g en o i s e si s r e d u c e d ，a n dt h ev e r a c i t ya n de f f i c i e n c yo fc o u n t i n ga r ei m p r o v e d a tl a s t 6 b o u n d a r i e st r a c k i n g a r e af i l l e da l g o r i t h mi sa m e l i o r a t e d a n do nt h e b a s i so fa n a l y z i n gt h e 、l a b e l i n gc o n f l i c tw h e nl a b e l i n g c o n n e c t e dr e g i o n o r d i n a l l am e t h o do fc o n n e c t e dr e g i o nl a b e l i n gb a s e d o nr e s c a n i n gi s b r o u g h tf o r w a r da n dt h ee x a c t l yl a b e l i n go fc o n n e c t e dr e g i o ni sp r e f e r a b l y a c h i e v e d k e y w o r d s ：r e i n f o r c i n g s t e e lb a r ；i m a g ep r o c e s s i n g ；a u t o m a t i cc o u n t i n g 3 关于学位论文原创性和使用授权的声明 本人所呈交的学位论文，是在导师指导下，独立进行科学 研究所取得的成果。对在论文研究期间给予指导、帮助和做出 重要贡献的个人或集体，均在文中明确说明。本声明的法律责 任由本人承担。 本人完全了解山东农业大学有关保留和使用学位论文的 规定，同意学校保留和按要求向国家有关部门或机构送交论文 纸质本和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权山东农业 大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进 行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编 本学位论文。 保密论文在解密后应遵守此规定。 论文作者签名 导师签名 日期 山东农业大学硕士学位论文 1 绪论 1 1 研究的目的和意义 钢筋的准确计数对钢筋生产和销售具有十分重要的意义，是核对产 量、计算利润的必要环节。在生产中，钢筋一般经过剪切以后，先打捆( 一 般1 0 0 根左右一捆) ，然后对钢筋进行库存和销售，通过对打捆钢筋的计 数来计算产量和利润。 钢材的扎制一般分为两种：一种是普通扎制，在扎制后按照每捆的 实际重量出厂计价；另一种为负公差扎制，在扎制后按照理论计算重量出 厂计价。在两种扎制制度中，由于负公差扎制的理论重量比实际重量大， 如# 1 2 螺纹钢的理论重量比实际重量高出6 以上【l l ，因此，国际上通常 按照负公差扎制进行钢筋的生产和经营，即 打捆钢筋重量= 单根钢筋理论重量打捆钢筋根数 所以打捆钢筋的根数是核对产量、计算利润的重要依据。 目前，国内钢筋生产商对打捆钢筋的计数以人工计数为主。在钢筋生 产企业或者钢筋交易市场，钢筋经过打捆以后，现场的计数工人主要使用 不同颜色的彩笔来多次标记以区分已计数和未计数的钢筋，不仅耗时长、 劳动强度高、单调枯燥、效率低，而且长时间高强度的工作后，人眼和大 脑容易疲劳，计数误差将会大大增加，所以人工计数不能适应自动化生产 的要求。现代工业生产迫切需要研制自动化装置来代替人工计数，随着科 学技术的不断发展，钢筋的人工计数方法终将被更为先进的计数方法所代 替。 为解决打捆钢筋的计数问题，国内有的钢铁公司，例如唐山钢铁集团 股份有限公司，涟源钢铁集团有限公司等高价进口了钢筋自动计数设备， 将其安装在钢筋的生产线上，对钢筋进行在线计数，然而，由于钢筋生产 现场高温、光线复杂、钢筋传输速度快等恶劣条件的影响，计数精度还无 法满足生产要求】，仍然需要人工去重新核实打捆钢筋的根数。 综上所述，由于钢筋准确计数对钢筋生产厂的重要意义，开发打捆钢 钢筋端面圈像处理与自动计数系统研究 筋的自动计数仪器以减轻计数工人的劳动强度，提高钢筋计数的效率和准 确性已成为一个迫切需要解决的问题。随着图像处理技术的发展，越来越 多的研究机构将图像处理技术应用到钢筋等棒材的自动计数中。目前，在 巨大的市场需求带动下，开发用于生产线上的在线钢筋自动计数系统和用 于打捆钢筋的自动计数系统，己成为钢筋生产销售和图像处理技术中的热 点问题。本课题就是在这样的背景下展开研究的：先通过图像采集设备获 取打捆钢筋端面的数字图像，然后在计算机中采用灵活的图像处理方法， 分析并提取钢筋端面的特征，最终实现钢筋的准确计数。 1 2 国内外研究现状 鉴于数字图像处理技术是本课题进行钢筋自动计数的主要技术和手 段，在此先对该技术的相关情况作简要介绍。 1 2 1 数字图像处理技术的发展 视觉是人类从大自然中获取信息的最主要的手段。据统计，在人类获 取的信息中，视觉信息约占6 0 【4 l 。由此可见视觉信息对人类的重要性， 而图像正是人类获取视觉信息的主要途径。“图”，就是物体透射或者反射 光的分布；“像”就是人的视觉系统接受图的信息而在大脑中形成的印象 或认识。图像( i m a g e ) 就是采用各种观测系统获得的，能够为人类视觉 系统所感觉的实体。图像处理，就是对图像信息进行加工以满足人的视觉 心理或应用需求的行为。 图像处理研究可以追溯到上世纪4 0 年代的美英之间超越大西洋的图 像传输。然而真正的计算机图像处理应从1 9 6 4 年美国喷气发动机实验室 用计算机处理了宇宙飞船拍摄的月球照片，用计算机增强的月球照片表面 构造清晰可见，引起了很大的轰动睁】。此外，美国西部的j p lv p r a t t 领 导的南加州大学图像处理研究所，美国东部的a r o s e n f e l d 领导的马里兰 大学的实验室相继开展了图像的增强和恢复、图像编码以及图像的边缘提 取和分割等一系列初级图像处理技术的研究，这一系列研究工作在7 0 年 代已经取得了重要进展，一些重要论著相继出现，如r o s e n f e l d 和p r a t t 分别出版了数字图像处理专著，英文名为“d i g i t a lp i c t u r ep r o c e s s i n g ” 和“d i g i t a li m a g ep r o c e s s i n g ”。 2 山东农业大学硕士学位论文 从2 0 世纪6 0 年代起，随着电子技术和计算机技术的不断提高和普及， 数字图像处理进入高速发展时期。人们开始利用数字计算机或者其它数字 硬件，对从图像信息转换而得到的电信号进行某些数字运算，以提高图像 的实用性。由于数字图像的数据量非常庞大，因此处理速度相对较慢，这 在一段时间内限制了数字图像处理的发展。但是，随着计算机技术的飞速 发展，计算机的运算速度大大提高，特别是1 g h z 以上的c p u 的推广应用， 大大促进了数字图像处理技术的发展。 由于数字图像处理借助了计算机这个有力的现代化工具，所以数字图 像处理一般具有处理精度高、再现性好、处理效果易于控制和处理技术综 合性强等优点【6 l 。近3 0 年来，随着计算机和各个相关领域的发展，科学 计算可视化、多媒体技术等研究和应用的兴起，数字图像处理从一个专门 领域的学科，变成了一种新型的科学研究和人机界面的工具。 1 2 2 数字图像处理的目的和内容 数字图像处理主要有三个方面的目的【刀： 提高图像的视觉质量，以达到赏心悦目的目的，如去除图像中的噪 声，改变图像的亮度、颜色，增强图像中的某些成份、抑制某些成份，对 图像进行几何变换等，从而改善图像的视感质量，以达到或真实的、或清 晰的、或色彩丰富的、或意想不到的艺术效果。 提取图像中所包含的某些特征或特殊信息，如纹理、颜色特征等， 以便于计算机分析，例如，常作为模式识别、计算机视觉的预处理等。这 些特征包括很多方面，如频域特征、灰度颜色特征、边界区域特征、纹 理特征、形状拓扑以及关系结构等。 对图像数据进行变换、编码和压缩，以便于图像的存储和传输。 不管图像处理处于何种目的，都需要用计算机图像处理系统对图像数 据进行输入、加工和输出，一般来讲，数字图像处理研究的内容主要有图 像获取、表示和表现、图像复原、图像增强、图像分割、图像分析、图像 重现、图像压缩和编码7 个过程【s - i l l ： 图像获取、表示和表现：该过程主要是把模拟图像信号转化为计算 机所能够接受的数字形式，以及把数字图像显示和表现出来。这一过程主 要包括摄取图像、光电转换及数字化等几个步骤。 钢筋端面图像处理与自动计数系统研究 图像复原：当造成图像退化( 图像品质下降) 的原因己知对，复原 技术可以对图像进行修复。图像复原最关键的是对每种退化都需要有一个 合理的模型，退化模型和特定数据一起描述了图像的退化，因此，图像复 原技术是基于模型和数据的图像恢复，其目的是消除退化的影响，从而产 生一个等价于理性成像系统所获得的图像。 图像增强：图像增强是对图像质量在一般意义上的改善。当无法知 道图像退化有关的定量信息时，可以使用图像增强技术较为主观地改善图 像的质量。图像增强技术主要是增强图像中用户感兴趣的区域，增强的目 的主要是改善图像的视觉效果，提高图像成分的清晰度，使图像变得有利 于计算机处理。 图像分割：图像分割就是将图像表示为物理意义上的连通区域的集 合。人们一般是通过对图像的不同特征( 如边缘、纹理、颜色、亮度等) 的分析达到图像分割的目的。图像分割通常是为了进一步对图像进行分 析、识别和理解，分割的准确性直接影响后续任务的有效性。 图像分析：图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测 量，以获得它们的客观信息，从而建立对图像的描述。如果说图像处理是 一个从图像到图像的过程，图像分析则是一个从图像到数据的过程，这里 的数据可以是目标特征的测量结果，或者是基于测量的符号表示，它们描 述了目标的特点和性质。 图像重建：图像重建与图像复原不同。图像复原输入的是图像，处 理后输出的结果也是图像，而图像重建是指从数据到图像的处理，即输入 的是某种数据，而经过处理后得到的结果是图像。c t 就是图像重建处理 的比较典型的应用实例。 图像压缩和编码：数字图像的特点之一就是数据量庞大，在实际应 用中图像压缩是必需的，如果数据不压缩，则图像在存储和传输的过程中 就需要占用很大的容量和带宽，因而增加了成本：图像编码主要是利用图 像信号的统计特性及人类视觉的生理学及心理学特征，对图像信号进行高 效编码，即研究图像压缩技术，目的是在保证图像质量的前提下压缩数据。 1 2 3 数字图像处理技术的应用 目前，数字图像处理技术已经成为人们认识世界、改造世界的重要手 4 山东农业大学硕士学位论文 段，数字图像处理的应用也越来越广泛，它渗透到许多领域，如通信、遥 感、生物医学、工业生产、军事公安方面、机器人视觉等方面1 1 2 1 。 ( 1 ) 通信方面1 1 3 】 为便于图像通信，利用图像压缩和编码技术对传输的图像进行压缩。 目前，互联网上常见的j p e g 图像文件格式就是图像压缩技术比较成功的 应用之一。 ( 2 ) 遥感方面i t 4 - t 6 1 在遥感应用方面，人们采用数字图像处理技术处理和分析卫星或飞机 拍摄到的遥感图像，并成功的将它应用到资源调查、灾害检测、农业规划、 环境检测与保护、农作物估产等方面。 ( 3 ) 医学方面 1 7 - 1 9 1 - 运用图像处理技术改善了图像成像的质量，提高了图像的清晰度和分 辨率，人们可以方便地提取细胞图像的形状、色彩、纹理等方面的特征， 大大提高了白血病、癌症、肿瘤等疾病的检出率和特征显示水平，图像传 输也为远程医疗提供了技术条件。 ( 4 ) 工业方面r 凇 在工业生产方面，人们利用图像处理技术对生产线上的产品及部件进 行无损检测、表面和外观的自动检查、生产过程和装配的自动控制等，例 如进行钢板板形的质量检测、零件磨损检测、零部件装配的检测等。 ( 5 ) 军事公安方面 2 3 - 2 6 1 军事方面主要用来进行军事目标的侦察、制导和警戒系统，自动灭火 器的控制及反伪装；公安部门主要用来帮助实时监控和对现场照片、指纹、 手迹、人脸的处理和辨识等。 ( 6 ) 机器人视觉方面【2 7 - 2 9 1 在机器人视觉方面，机器视觉作为智能机器人的重要感觉器官，主要 进行三维景物的理解和识别，这是目前处于研究之中的开放课题。机器人 视觉主要用于军事侦察、危险环境的自主操作、医院和家庭服务、足球比 赛的智能机器人等。 随着计算机技术的日益发展，数字图像处理技术的日益完备，图像处 理的应用范围将越加深入和广泛，它在国家安全、经济发展、日常生活中 5 钢筋端面图像处理与自动计数系统研究 将充当着越来越重要的角色，对国计民生有着越来越不可忽略的作用。 1 2 4 钢筋自动计数技术 国外于2 0 世纪8 0 年代开始对钢筋等棒材的自动计数系统开始研究， k a j i is a d a o p o 等人设计了自动分离棒材的机械装置，欧洲专利 3 1 - 3 2 1 用光 电管和咏冲传感器进行自动计数，并设计了机械装置自动分离棒材。 k o j i m ak a t s u h i r 0 0 3 】提出采用图像处理的方法进行自动计数研究。分析 国外的文献可以看出，研究者先是设计机械装置，最后发展到采用图像处 理方法测量计数并控制机械装置。 从9 0 年代初期开始，国内也有多家研究机构开始研究开发钢筋等棒 材的光电管自动计数装置，光电管计数方式充分利用光电管的光生伏特效 应，即光电管可以通过光电流的强度变化来反应光通量的大小变化。轧制 好的成品钢材被输送到传输平台上，由传输链送至收集槽再进行捆装，而 光源和光电管则分别置于传输链的上下两侧，移动中的钢筋会改变光电管 光通量的大小，从而导致光电管的光电流强度发生变化。通过分析光电管 光电流强度的变化情况，就可以判断经过光电管钢筋的数目l 3 4 0 6 1 但光电管计数方式存在如下两个缺点： ( 1 ) 钢筋生产线上周围环境十分恶劣，在长期高温、强光照射、剧烈 震动和粉尘等诸多于扰因素下，光电管灵敏度急剧衰减，迅速老化，更换 周期十分短，不管从计数的准确性和成本考虑均不符合工业生产要求。 ( 2 ) 现场一般采用单个光电管进行计数，如果钢筋在光电管处出现重 叠或局部交叉现象时，它的输出脉冲会发生丢失，进而导致产生少计、漏 计的现象。 目前，光电管自动计数基本停留在试验阶段，一直无法在工业生产中 得到实际应用。 9 0 年代开始，北京科技大学高效轧制国家工程研究中心、中南大学 信息科学与工程学院和上海第二工业大学等研究机构，开始了应用数字图 像处理等技术对钢筋等棒材的计数进行了专门研究，并且取得了一定的成 果，在一定的实验条件下，验证了一些算法。目前现有的基于图像处理技 术的钢筋等棒材计数方法主要有以下几种： ( 1 ) 图像距离变换法l 3 7 - 3 8 1 ：北京科技大学高效轧制国家工程研究中 6 山东农业大学硕士学位论文 心利用面阵c c d 摄像机采集打捆后棒材端面的图像，通过合适的阈值将 灰度图像转换成二值图象，以消除棒材图像区域中由于油污造成的孔洞和 棒材区域间的粘连现象。根据距离变换思想，提出了图像距离概念，通过 计算并比较棒材区域各像素点的图像距离，确定了各根棒材的中心，从而 实现了从图像中自动计算棒材的数目。该方法虽然取得了一定的识别效 果，但是由于图像二值化时选择较小的阈值会加重棒材之间的粘连，选择 较大的阈值会增加棒材区域的空洞，而粘连和空洞对图像像素点的图像距 离的影响是很大的，这对图像距离阈值的选取提出了很大的困难。 ( 2 ) 融合技术法 3 9 4 0 1 ：合肥工业大学的王培珍提出了一种基于融合 技术的图像识别方案，首先用c c d 采集打捆的棒材端面的图像，然后用 阈值化和基于边界的方法对图像进行初始分割，找出各部分的边界，对其 进行填充，并滤除细小的区域，然后将所得数据加以关联，并采用遗传算 法加以融合和提取，去粘连及计数。实验结果虽然证明该方案有利于计数 准确性的提高，但因为每幅图像中棒材的具体位置有一定的差异，所以融 合的范围很难确定。 ( 3 ) 腐蚀法【4 l - 4 2 1 ：采用数学形态学的腐蚀膨胀操作使获取的钢筋截 面图像清晰，并使用边界的循环扫描收缩方法进一步剥离重叠的钢筋截面 图像来进行粗分离，然后根据粗分离的结果求出像素间的棋盘距离以判别 分离的像素点是否是仅代表一个被检测物体的像素，否则删除伪像素点以 达到精确分离的目的，同时为了使计数方法快捷，最后将每个螺纹钢筋截 面的图像保留一个像素点，用直方图统计像素点的数目得到正确的钢筋计 数。这种方法在上海第二工业大学、上海大学、安徽工业大学均有相关人 员研究。该方法虽理论性较强，但由于在工业现场采用时，边界循环扫描 算法无法克服背景环境带来的噪音影响，而且伪像素点的去除很依赖于图 像预处理的质量。 ， ( 4 ) 模板匹配法 4 3 - 4 4 1 ：模板匹配识别方法是图像处理和计算机视觉 领域中的一种图像分析的方法，是将己知模板位图的数据与待搜索位图的 数据进行匹配，然后根据匹配结果确定一幅待搜索位图中是否存在已知模 板位图。其中又有两种思路，其一是顺德职业技术学院所研究的模糊圆周 模板匹配法。模糊圆周模板匹配方法向传统的模板匹配方法中引入了几何 7 钢筋端面图像处理与自动计数系统研究 和模糊数学的思想，模糊圆周模板与传统模板主要区别在于传统模板的数 据是一幅位图数据，而模糊圆周模板数据是由一个隶属函数确定具有一定 半径和线宽的圆周数据。其二是模板覆盖法。用一待检测模板去检测处理 后的钢筋端面图像，匹配符合条件的数目即为检测目标的个数。由于剪切 后的钢筋端面为灰白色，集捆后挤在一起，它们之间的界线分不清楚，再 加上剪切过程中引起钢筋头的弯曲及断面的参差不齐、面积形状和大小不 很规则等，使得预处理得到的二值图像严重粘连，采用提取骨架或图像腐 蚀的方法处理后，各个钢筋端面形状很不规则，模板匹配准确度不高，所 以对于粘连严重的图像难以达到准确计数的目的。 总的来讲，关于打捆钢筋等棒材的自动计数这一课题，虽然研究的机 构很多、采用的思路很广，但由于受获取图像背景和噪音的影响，再加上 图像处理技术现阶段研究的局限性，效果并不理想，距离大规模的工业应 用尚有差距。 ， 1 3 研究的主要内容 本课题以打捆钢筋的端面图像为研究对象，通过分析、研究和优化图 像采集、处理技术，科学的提取钢筋端面图像的特征参数，提出了一种基 于图像处理的钢筋自动计数方法，研究开发了一套自动计数钢筋根数的软 件系统，实现了钢筋的自动计数。 解决问题的关键技术： 在理论上，提出了基于回溯扫描的二值图像连通区域标记算法，实现 了复杂连通区域的准确标记。方法上，图像嗓音消除方面，采用检测区域 选择、噪音区域填充、图像增强等多种手段提高了图像的质量；图像预处 理方面，利用最小错误概率阈值法和数学形态学的方法，突出钢筋端面图 像的特征，以便于识别和计数；钢筋端面图像连通区域标记后，在最后的 计数过程中，利用连通区域的最大面积频度厂一、标准面积准和面积 比例因数元对图像处理后的数据进行处理，有效地解决了钢筋粘连以及 背景和噪音的干扰，实现了钢筋的自动计数。 论文的组织结构： 第一章主要介绍了课题研究的目的意义、国内外现状和主要内容； 山东农业大学硕士学位论文 第二章主要介绍了钢筋端面图像处理和计数系统的组成、处理和计数 的流程以及钢筋端面图像处理和计数系统界面的设计； 第三章主要介绍了钢筋端面图像预处理过程中格式转换、图像区域选 择、灰度化、图像增强、阈值分割和形态学处理等方法，重点分析了钢筋 端面图像处理过程中对阚值分割方法的选择； 第四章对传统的轮廓跟踪一区域填充方法进行了完善并应用到二值 图像的标记中；详细分析了二值图像连通区域顺序标记法标记过程中可能 出现的标记冲突模型及其处理方法，提出了基于回溯扫描的二值图像连通 区域标记算法；对连通区域面积相关参数进行提取，结合钢筋端面图像的 特点，对数据进行了科学的处理； 第五章结合打捆钢筋计数的实例，具体实现了钢筋端面图像处理和自 动计数的过程，验证了算法的有效性，并对计数的结果给出了分析； 第六章对论文内容进行了简要总结。 9 钢筋端面图像处理与自动计数系统研究 2 钢筋端面图像处理与自动计数系统的构建 2 1 钢筋端面图像采集和处理系统的组成 一般数字图像处理系统由图像输入设备、计算机主机系统、图像输出 设备、图像存储设备和图像处理软件5 部分组成。 图像输入设备是对模拟图像进行数字化、以便将图像送入计算机进行 处理的设备，常用的图像输入设备有数码相机、摄像机、扫描仪等。图像 输出设备是将数字图像显示或打印出来的设备，常用的图像输出设备有打 印机、显示器等。计算机主机系统主要用于对输入的图像进行处理和识别， 以备结果显示。数字图像很大的数据量需要有大容量外存储器存放，常用 的图像存储设备有磁盘、光盘、硬盘等。图像处理软件主要是采用图像处 理方法，按照特定的目的，对输入的图像进行处理和识别。 根据打捆钢筋的特点，论文中采用的系统如图2 1 所示，用s o n y a c - l m 5 a 型数码相机作为图像输入设备，用笔记本电脑作为主机系统、 存储图像的设备和图像输出设备，图像处理软件由自己用v c + + 开发。 l 钢筋 2 数码相机3 数据线4 笔记本电脑 图像处理与计数 图2 1 钢筋端面图像采集和处理系统 f i g 2 1e n di m a g e - c o l l e c t e da n dp r o c e s s i n gs y s t e mo f t h er e i n f o r c i n gs t e e lb a r 该钢筋端面图像采集和处理系统具有如下特点： 1 、系统便于携带，使用方便。 2 、成本低，只需购买数码相机和笔记本电脑。 0 1 援测嚣壤显泰 国3 - 4 目标医域选择示例 f i g 3 4e x a m p l eo f o b j e c t i v er e g i o nc h o o s i n g 7 山东农业大学硕士学位论文 3 5 钢筋图像灰度转换 采集到的钢筋端面图像一般都是彩色的，彩色图像的每个像素点的像 素值有r 、g 、b 三个分量，分别用表示r 、g 、b 的三个矩阵来表示，因此 彩色图像处理的数据量很大。鉴于对钢筋计数时对图像的色彩没有特殊要 求，所以对钢筋图像进行灰度转换处理( 灰度化) ，灰度化后的钢筋图像 每个像素点的像素值用一个灰度值来表示，数据量少，处理速度快。 3 5 1r g b 颜色模型 为了科学的定量描述和使用颜色，人们提出了各种颜色的模型，例如 r g b 颜色模型、h i s 颜色模型等。计算机中的数字图像，用的最多的是r g b 彩色空间，因为计算机彩色监视器的输入需要r g b 三个彩色分量，通过三 个分量的不同比，在显示屏幕上合成所需要的任意颜色，即不管用什么形 式的彩色空间，最后的输出一定要转换成r g b 彩色空间。 自然界常见的各种颜色光，都可由红、绿、蓝三种颜色光按照不同比 例相配而成，这就是色度学中最基本原理三基色原理【5 3 1 。由于人眼 对红、绿、蓝三种色光最敏感，因此由这三种颜色相配所得的彩色范围最 广，选红、绿、蓝三种颜色作为基色，构成r g b 彩色空间，也称为r g b 彩色模型。 + 在r g b 彩色空间中，任意彩色光工，其配色方程可用下式表示刚： 工= ，【r 】+ g g 】+ 6 丑】 ( 3 5 ) j 式中，r 、g 、b 分别为皿、g 、b 的相对系数，又称为色度坐标，是用 来表示彩色的色度的；【r 1 、【g 】、【b 】为三基色单位；r r 】、g i g 】、6 【司 为彩色光三的三色分量，且有r + g + b = l 。 3 5 2 彩色图像 任何颜色都可以由红：绿、蓝三种基本颜色按照不同的比例混合得到， 每种基本颜色可以分成0 - 2 5 5 共2 5 6 个等级，那么由红、绿、蓝( 简称 r g b 三原色) 组成颜色的种类可以达到2 5 6 x 2 5 6 x 2 5 6 ( 约1 6 0 0 万) 种。 钢筋端面图像处理与自动计数系统研究 当一副图像的每个像素被赋予不同的r g b 值时，就形成了彩色图像。常 见的彩色图像有带调色板的彩色图像和不带调色板的真彩色图像两种。两 者的区别在于图像所包含的颜色数量、颜色的表示方式。带调色板的彩色 图像的每个像素值与调色板查找表中的索引号相对应，通过索引号可以在 调色板中找到像素点的彩色值：真彩色图像没有采用调色板技术，每个像 素值直接用r 、g 、b 这三个分量自己表示，即每个像素点的像素值与真 彩色颜色值直接一一对应。 3 5 3 灰度图像 灰度图( g r a y s c a l e ) 是指只含亮度信息，不含色彩信息的图像，就 像平时看到的亮度由暗到聪的黑白照片，亮度变化是连续的。因此，要表 示灰度图，就需要把亮度值进行量化，通常划分为0 2 5 5 共2 5 6 个级别， o 表示最暗( 全黑) ，2 5 5 最亮( 全白) ，数值越接近0 ，对应的像素点越 黑，相反，则对应的像素点越白【5 5 粕l 。灰度图像使用比较方便，首先图像 每个像素点的r 、g 、b 的值都一样，其次，图像数据即调色板索引值，也 就是实际的r 、g 、b 的亮度值；另外因为是2 5 6 色的调色板，所以图像数 据中的一个字节代表一个像素。如果是彩色的2 5 6 色的调色板，图像处理 后可能会产生不属于这2 5 6 中颜色的新颜色，所以，图像处理一般采用灰 度图像1 5 7 1 。 3 5 4 图像灰度化 在r g b 颜色模型中，如果r ：g = b ，则颜色( r 、g 、b ) 表示一种黑自 颜色，其中r = g = b 的值叫做灰度值。彩色和灰度之间可以相互转化，由彩 色转化为灰度的过程叫做灰度化处理；由灰度转化为彩色的过程叫做伪彩 色处理。彩色图像灰度化就是使彩色的r 、g 、b 分量值相等的过程。由于 r 、g 、b 的取值范围是0 2 5 5 ，所以灰度的级别只有2 5 6 级，即灰度图像 仅能表现2 5 6 种颜色。 灰度化处理的方法主要有如下3 种网： 1 ) 最大值法：使r 、g 、b 的值等于3 值中最大的一个，即 r gb m a x ( r ，g ，曰) ( 3 - 6 ) 山东农业大学硕士学位论文 特点：最大值法会形成亮度很高的灰度图像，这适合环境光照比较暗 的情况。 2 ) 平均值法：使r 、g 、b 的值求出平均值，即 r = g = b = ( 尺，g ，功，3( 3 7 ) 特点：平均值法会形成较柔和的灰度图像，这适合环境光照比较亮的 情况。 3 ) 加权平均值法：根据重要性或其它指标给r 、g 、b 赋予不同的权 值，并使r 、g 、b 的值加权平均，即 r = g = 占；( w e r + w o g + w b b ) 3 ( 3 - 8 ) 其中胁，w o ，阮分别为r ，g ，b 的权值。w r ，耽，w s 取不同的 值，加权平均值法就将形成不同的灰度图像。由于人眼对绿色的敏感度最 高，对红色的敏感度次之，对蓝色的敏感度最低，因此当胍 耽 耽时 将得到较合理的灰度图像。按照适合于人眼的视觉特点，经试验和理论推 导证明，当胍= o 3 0 ，耽= o 5 9 ，腑= 0 1 l 时 5 9 - 6 0 ，即当 矗= g = b = 0 3 0 r + o 5 9 g + o 1 1 口 ( 3 9 ) 时，能够得到最合理的灰度图像。这个公式也是电视工业标准灰度化的方 法，用这种方法可以从彩色电视信号得到自然的黑白亮度信号，该方法除 用于电视亮度信号外，也广泛用于其它彩色图像的灰度化处理中6 。图 3 5 就是利用加权平均值法对图3 - 4 灰度化处理的结果，钢筋端面图像已 经没有了彩色成分，在内存中表示图像的矩阵也由原来的三个矩阵减少为 一个矩阵，图像的数据量大大减少了 钢筋端面图像处理与自动计数系统研究 图3 - 5 钢筋灰度图 f i g 3 5g r a yi m a g eo f r e i n f o r c i n gs t e e lb a r 3 6 钢筋图像增强 在钢筋端面图像处理的过程中，实际获得的图像一般都因灰尘、油污、 光照等某种干扰而含有噪声，这些噪声使图像质量退化，并淹没了钢筋端 面的特征，给图像的处理和识别带来了困难【6 2 】。在图像处理系统中增加 图像增强处理，可以达到减少或消除噪音影响，增强钢筋端面特征的作用。 图像增强是数字图像处理的基本内容之一，它是指按特定的需要突出 一幅图像中的某些信息，同时削弱或去除某些不需要的信息，它是一种将 原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，抑制不感兴趣的特 征，使之改善图像质量，丰富信息量，加强图像判读和识别效果的图像处 理方法1 6 3j 。同时，它也是对图像视觉效果改善行之有效、相对简单的方 法f , 4 - 6 5 1 。图像增强可分为两大类：频域处理法与空域处理法。论文中主要 采用的是空域处理中的图像平滑方法，通过修改像素灰度值的方法来减少 和消除图像中高频噪音，改善图像的对比度，达到提高目标图像视觉效果 的目的。常用的平滑处理的方法有邻域平均法和中值滤波法嘲】。 2 8 山东农业大学硕士学位论文 3 6 1 邻域平均法 邻域平均法是一种局部处理算法，它是一种线性滤波，领域平均法的 过程是使一个窗口在图像上滑动，窗口中心位置的值用窗口内各点的像素 值的平均值来代替，即这种方法的基本思想是用几个像素点的灰度值的平 均值来代替一个像素的灰度值对于位置o ，力处的像素，其灰度值为 f ( i ，_ ，) ，平滑后的灰度值为g o ，j ) ，则g ( f ，d 由包含o ，_ ，) 邻域的若干个像 素的灰度平均值所决定，即用下式可得到平滑的像素灰度值 鲥2 吉( 磊。f ( x 五垆o ，1 2 ，。( 3 - 1 0 ) 式中，a 表示以o ，力为中心的邻域点的集合，m 是a 中像素点的总数。图 f 3 - 6 表示了常用的4 邻域点和8 邻域点的集合。 c a ) 4 锑域点的榘台 ( b ) 8 邻域点的集合 图3 - 6 领域平均法示意图 f i g ，3 6s k