本文正是基于上述目的所展开的。本文所要解决的问题就是如何在一幅包含牛奶瓶瓶口和瓶底图像中识别出是否有破损或污物。它需要运用数字图像处理中很多的算法,本文就是以这些算法的研究来展开讨论的。
随着光电检测和数字图像处理等技术的迅猛发展,可利用光电检测与数字图像处理相结合的方法完成牛奶瓶破损及残留物的自动检测。
本课题正是基于上述目的所展开的。那么,如何在一幅包含牛奶瓶瓶口或瓶底图像中识别出是否有破损或残留物,这正是本课题所要研究的。目前来说,国外利用数字图像技术的玻璃瓶自动检测技术已相当的成熟,如美国INDUSTRIALDYNAMICSCOMPANY,TLD的OMN工VSI工ON工系统。
1.2问题的研究背景
当前,国外利用图像处理技术的牛奶瓶自动检测系统已经是相当的成熟了,而且已经有很多的产品投入到了市场中,如德国的MIHO系统、HEUFT系统。而国内在这方面的研究还是相对比较落后的,虽然一惊有部分的企业和研究机构在研制,但其软件控制部分还需购买国外软件。由于国外的售后服务还有软件价格都是十分高昂,这就造成了牛奶瓶自动检测设备价格对于国内多数中小牛奶厂来说过高,这就导致门槛很高。所以,对于国内许多中小牛奶厂而言,研制价格适中,具有自主知识产权的的牛奶瓶自动检测系统具有重要的意义。
1.3本文的主要研究工作
本文目的是利用光电检测与数字图像处理相结合的方法来完成牛奶瓶破损及残留物的自动检测。本文的主要研究工作如下:
(1)分析牛奶瓶的残留物和破损的模式,研究并验证了可行的的图像预处理的方法。
(2)针对牛奶瓶瓶口和瓶底的定位,研究设计针对该类目标的定位算法。
(3)用切向差分法实现对瓶口破损的检测,用检测边缘点方法和对称区域匹配度识别的算法实现对牛奶瓶底缺陷的检测。
2 瓶口破损的检测
在牛奶瓶生产检测中,传送带的震动等其他因素会使牛奶瓶瓶口图像的位置与实际位置变化还是较大的,牛奶瓶瓶口图像位置在传送带方向和垂直传送带方向都存在偏差,所以,在对牛奶瓶瓶口破损进行检测之前,我们还需要限对牛奶瓶的瓶口来进行定位。当前,在众多元检测方法中被普遍使用的是霍夫变换(Hough Transform)[1]。
2.1Hough变换检测圆的原理
检测解析曲线是霍夫变换在图像空间中一个很重要的运用。解析曲线的参数表示:
( 2.1 )
式中,a表示参数空间中的一点,x为曲线中的一点。公式(2.2)表示图像空间中的某一圆,其圆心位于(a,b),半径为r:
( 2.2 )
此时点 ,其参数空间为三文。
然而,在立体空间中,式(2。2)用于表示某一三文锥面。该公式在不同空间中代表不同含义,意着,分别位于图像和参数空间的圆与三文锥面一一对应,并且圆上一点约束了过该点所有圆的圆心坐标和半径长度。
当图像空间中圆的r参数为恒定值时,圆上所有点的集合对应在三文空间是圆锥的集合,集合中的所有圆锥r相同,a,b不相等。
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