基于機器視覺棒材復檢計數系統

余昕++劉國華++黃振輝

摘 要：在棒材的生產過程中，為了減輕工人勞動強度，提高生產效率，采用非接觸式方法對棒材進行復檢計數。利用工業CCD對棒材端面進行拍攝，通過數字圖像處理技術對圖像進行中值濾波、二值化、BLOB處理，提取棒材端面特征并計數。

關鍵詞：棒材 圖像處理 閾值

中圖分類號：TP249 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（c）-0074-01

在傳統的棒材生產過程中，對棒材的復檢計數一般都是由工人手動進行，勞動強度大，工作效率低，而且人工計數的準確率受人為因素影響較大。因此，提出基于機器視覺的棒材復檢計數方法：利用CCD攝像機對棒材端面進行圖像采集，對采集圖像進行處理、閾值分割、提取圖像特征并計數，提高棒材計數的準確性。

1 棒材端面圖像處理過程

1.1 系統構成及工作原理

系統工作原理：當捆扎棒材或散裝棒材通過攝像區域時，利用CCD攝像機進行圖像采集，并將采集到的圖像通過圖像采集卡傳送給計算機系統，通過相關的軟件處理后提取棒材端面特征，最后進行計數。在計數過程中，工作人員可以通過觀察棒材是否多計或漏計，從而手動進行修正。圖1為該系統計數流程圖。

1.2 中值濾波

圖像在生成、傳輸和保存的過程中往往會受到多方面的噪聲和干擾，比如傳感器的噪聲、相機的顆粒噪聲、信號頻道的誤差等。因此，對于混雜噪聲的圖像，我們必須加以處理，采用中值濾波器，其對很多種隨機噪聲都有很好的去噪能力，尤其對單極或雙極脈沖噪聲非常有效，而且在相同尺寸下比線性平滑濾波器引起的模糊更少。

1.3 圖像的二值化

在CCD拍攝的圖像中要準確的識別棒材端面特征，就需要將棒材端面從背景中提取出來，因此必須對去噪處理后的灰度圖像進行二值化處理。二值化的處理關鍵是閾值的選擇。如果閾值過高，部分代表棒材端面的亮點將會融入背景，計數結果將會小于實際值；如果閾值過低，部分代表背景的暗點將會被識別為棒材端面，計數結果將會大于實際值。在確定閾值的情況中，我們采用雙峰直方圖來確定閾值。圖2為均衡化后直方圖，選擇雙峰間低谷所對應的灰度作為分割閾值，即選擇分割閾值為125，從而將目標和背景分離。

2 棒材計數過程

2.1 自動計數

在棒材的特征識別過程中，我們將已識別的棒材端面點上相應的紅點。點上紅點有兩個好處：1）我們可以根據打點來計數；2）我們可通過點上紅點來觀察有哪些棒材是漏記或者多記的，以方便后續的人工修正。圖3為棒材識別結果，通過對棒材端面進行打點，軟件可以自動記錄畫定區域內棒材的數目，如圖所示該捆棒材為85根。

2.2 人工修正

軟件自動計數是有局限性的，它受環境的影響比較大。準確計數是建立在棒材的端面比較平整不粘連的基礎上的，若棒材有縮進或棒材端面銹蝕粘連，此時計數結果小于實際值；若棒材有突出或背景環境較棒材端面不易區分，此時計數結果大于實際值。因此，為了更加準確計數，在系統設計時，我們加入手動 “+1”和“-1”的修正來調整計數值，實現棒材準確計數。

3 結語

采用CCD相機對棒材端面進行拍攝，利用圖像處理技術實現對成捆棒材的準確計數，解決了實際生產的需要，可以有效的提高生產效率，降低工人勞動強度，為企業帶來巨大的效益。

參考文獻

[1] Pratt，W.K.數字圖像處理[M].4版.北京：機械工業出版社，2009.12：216-222.

[2] 田原塬，潘敏凱，劉思陽.電容器鋁殼表面缺陷檢測的CCD圖像處理[J].組合機床與自動化加工技術，2013（5）：73-75.

[3] 吳海濱，張杰，陳軍，等.基于CCD成像的輪箍表面熒光磁粉探傷方法及缺陷圖像處理研究[J].大氣與環境光學學報， 2006（2）：155-160.endprint

摘 要：在棒材的生產過程中，為了減輕工人勞動強度，提高生產效率，采用非接觸式方法對棒材進行復檢計數。利用工業CCD對棒材端面進行拍攝，通過數字圖像處理技術對圖像進行中值濾波、二值化、BLOB處理，提取棒材端面特征并計數。

關鍵詞：棒材 圖像處理 閾值

中圖分類號：TP249 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（c）-0074-01

在傳統的棒材生產過程中，對棒材的復檢計數一般都是由工人手動進行，勞動強度大，工作效率低，而且人工計數的準確率受人為因素影響較大。因此，提出基于機器視覺的棒材復檢計數方法：利用CCD攝像機對棒材端面進行圖像采集，對采集圖像進行處理、閾值分割、提取圖像特征并計數，提高棒材計數的準確性。

1 棒材端面圖像處理過程

1.1 系統構成及工作原理

系統工作原理：當捆扎棒材或散裝棒材通過攝像區域時，利用CCD攝像機進行圖像采集，并將采集到的圖像通過圖像采集卡傳送給計算機系統，通過相關的軟件處理后提取棒材端面特征，最后進行計數。在計數過程中，工作人員可以通過觀察棒材是否多計或漏計，從而手動進行修正。圖1為該系統計數流程圖。

1.2 中值濾波

圖像在生成、傳輸和保存的過程中往往會受到多方面的噪聲和干擾，比如傳感器的噪聲、相機的顆粒噪聲、信號頻道的誤差等。因此，對于混雜噪聲的圖像，我們必須加以處理，采用中值濾波器，其對很多種隨機噪聲都有很好的去噪能力，尤其對單極或雙極脈沖噪聲非常有效，而且在相同尺寸下比線性平滑濾波器引起的模糊更少。

1.3 圖像的二值化

在CCD拍攝的圖像中要準確的識別棒材端面特征，就需要將棒材端面從背景中提取出來，因此必須對去噪處理后的灰度圖像進行二值化處理。二值化的處理關鍵是閾值的選擇。如果閾值過高，部分代表棒材端面的亮點將會融入背景，計數結果將會小于實際值；如果閾值過低，部分代表背景的暗點將會被識別為棒材端面，計數結果將會大于實際值。在確定閾值的情況中，我們采用雙峰直方圖來確定閾值。圖2為均衡化后直方圖，選擇雙峰間低谷所對應的灰度作為分割閾值，即選擇分割閾值為125，從而將目標和背景分離。

2 棒材計數過程

2.1 自動計數

在棒材的特征識別過程中，我們將已識別的棒材端面點上相應的紅點。點上紅點有兩個好處：1）我們可以根據打點來計數；2）我們可通過點上紅點來觀察有哪些棒材是漏記或者多記的，以方便后續的人工修正。圖3為棒材識別結果，通過對棒材端面進行打點，軟件可以自動記錄畫定區域內棒材的數目，如圖所示該捆棒材為85根。

2.2 人工修正

軟件自動計數是有局限性的，它受環境的影響比較大。準確計數是建立在棒材的端面比較平整不粘連的基礎上的，若棒材有縮進或棒材端面銹蝕粘連，此時計數結果小于實際值；若棒材有突出或背景環境較棒材端面不易區分，此時計數結果大于實際值。因此，為了更加準確計數，在系統設計時，我們加入手動 “+1”和“-1”的修正來調整計數值，實現棒材準確計數。

3 結語

采用CCD相機對棒材端面進行拍攝，利用圖像處理技術實現對成捆棒材的準確計數，解決了實際生產的需要，可以有效的提高生產效率，降低工人勞動強度，為企業帶來巨大的效益。

參考文獻

[1] Pratt，W.K.數字圖像處理[M].4版.北京：機械工業出版社，2009.12：216-222.

[2] 田原塬，潘敏凱，劉思陽.電容器鋁殼表面缺陷檢測的CCD圖像處理[J].組合機床與自動化加工技術，2013（5）：73-75.

[3] 吳海濱，張杰，陳軍，等.基于CCD成像的輪箍表面熒光磁粉探傷方法及缺陷圖像處理研究[J].大氣與環境光學學報， 2006（2）：155-160.endprint

摘 要：在棒材的生產過程中，為了減輕工人勞動強度，提高生產效率，采用非接觸式方法對棒材進行復檢計數。利用工業CCD對棒材端面進行拍攝，通過數字圖像處理技術對圖像進行中值濾波、二值化、BLOB處理，提取棒材端面特征并計數。

關鍵詞：棒材 圖像處理 閾值

中圖分類號：TP249 文獻標識碼：A 文章編號：1674-098X（2014）03（c）-0074-01

在傳統的棒材生產過程中，對棒材的復檢計數一般都是由工人手動進行，勞動強度大，工作效率低，而且人工計數的準確率受人為因素影響較大。因此，提出基于機器視覺的棒材復檢計數方法：利用CCD攝像機對棒材端面進行圖像采集，對采集圖像進行處理、閾值分割、提取圖像特征并計數，提高棒材計數的準確性。

1 棒材端面圖像處理過程

1.1 系統構成及工作原理

系統工作原理：當捆扎棒材或散裝棒材通過攝像區域時，利用CCD攝像機進行圖像采集，并將采集到的圖像通過圖像采集卡傳送給計算機系統，通過相關的軟件處理后提取棒材端面特征，最后進行計數。在計數過程中，工作人員可以通過觀察棒材是否多計或漏計，從而手動進行修正。圖1為該系統計數流程圖。

1.2 中值濾波

圖像在生成、傳輸和保存的過程中往往會受到多方面的噪聲和干擾，比如傳感器的噪聲、相機的顆粒噪聲、信號頻道的誤差等。因此，對于混雜噪聲的圖像，我們必須加以處理，采用中值濾波器，其對很多種隨機噪聲都有很好的去噪能力，尤其對單極或雙極脈沖噪聲非常有效，而且在相同尺寸下比線性平滑濾波器引起的模糊更少。

1.3 圖像的二值化

在CCD拍攝的圖像中要準確的識別棒材端面特征，就需要將棒材端面從背景中提取出來，因此必須對去噪處理后的灰度圖像進行二值化處理。二值化的處理關鍵是閾值的選擇。如果閾值過高，部分代表棒材端面的亮點將會融入背景，計數結果將會小于實際值；如果閾值過低，部分代表背景的暗點將會被識別為棒材端面，計數結果將會大于實際值。在確定閾值的情況中，我們采用雙峰直方圖來確定閾值。圖2為均衡化后直方圖，選擇雙峰間低谷所對應的灰度作為分割閾值，即選擇分割閾值為125，從而將目標和背景分離。

2 棒材計數過程

2.1 自動計數

在棒材的特征識別過程中，我們將已識別的棒材端面點上相應的紅點。點上紅點有兩個好處：1）我們可以根據打點來計數；2）我們可通過點上紅點來觀察有哪些棒材是漏記或者多記的，以方便后續的人工修正。圖3為棒材識別結果，通過對棒材端面進行打點，軟件可以自動記錄畫定區域內棒材的數目，如圖所示該捆棒材為85根。

2.2 人工修正

軟件自動計數是有局限性的，它受環境的影響比較大。準確計數是建立在棒材的端面比較平整不粘連的基礎上的，若棒材有縮進或棒材端面銹蝕粘連，此時計數結果小于實際值；若棒材有突出或背景環境較棒材端面不易區分，此時計數結果大于實際值。因此，為了更加準確計數，在系統設計時，我們加入手動 “+1”和“-1”的修正來調整計數值，實現棒材準確計數。

3 結語

采用CCD相機對棒材端面進行拍攝，利用圖像處理技術實現對成捆棒材的準確計數，解決了實際生產的需要，可以有效的提高生產效率，降低工人勞動強度，為企業帶來巨大的效益。

參考文獻

[1] Pratt，W.K.數字圖像處理[M].4版.北京：機械工業出版社，2009.12：216-222.

[2] 田原塬，潘敏凱，劉思陽.電容器鋁殼表面缺陷檢測的CCD圖像處理[J].組合機床與自動化加工技術，2013（5）：73-75.

[3] 吳海濱，張杰，陳軍，等.基于CCD成像的輪箍表面熒光磁粉探傷方法及缺陷圖像處理研究[J].大氣與環境光學學報， 2006（2）：155-160.endprint