【摘 要】
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板材计数无疑是每个板材生产商必然面对的问题,它事关生产商的经济利益。传统的人工计数和机械计数方法效率较低,因此研发基于机器视觉的板材计数技术,对提高板材计数精度,提高板材生产厂商的劳动生产率,具有非常重要的意义。本论文利用三种手段研究板材计数技术及方法,具体内容如下:（1）论文研究了骨架提取板材计数的方法,使用了基于最大圆盘法骨架提取方法。首先利用改进直方图均衡化进行图像增强,增强了板材线性特征;
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板材计数无疑是每个板材生产商必然面对的问题,它事关生产商的经济利益。传统的人工计数和机械计数方法效率较低,因此研发基于机器视觉的板材计数技术,对提高板材计数精度,提高板材生产厂商的劳动生产率,具有非常重要的意义。本论文利用三种手段研究板材计数技术及方法,具体内容如下:（1）论文研究了骨架提取板材计数的方法,使用了基于最大圆盘法骨架提取方法。首先利用改进直方图均衡化进行图像增强,增强了板材线性特征;然后在骨架提取前将图像二值化,利用最大圆盘法对板材进行骨架提取,利用角度阈值法剔除冗余像素,利用最小二乘法将骨架拟合成直线,最后对板材骨架线实施计数。（2）利用波峰检测的方法对板材计数进行研究,通过细节强化,消除异物粘连对于波峰检测的影响,增强板材和间隙的灰度差,利用灰度投影法,提取板材一维灰度特征,通过本文波峰筛选条件对伪波峰点进行剔除,最后实现板材计数。（3）利用全卷积神经网络实现对板材端面图像语义分割,利用VGG16网络作为基础网络搭建网络模型,对自制板材数据集进行学习训练,得到本文语义分割模型,用该模型对板材端面图像进行预测分割,对该模型的分割结果进行计数,验证了其准确性。本文研究以机器视觉为基础,利用三种手段,实现了基于机器视觉的板材计数问题,在实验室实现了针对0.8mm的板材利用三种手段实测准确率为100%的实验结果。
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