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        一種基于OpenCV的香煙濾棒計數(shù)算法

        2021-07-09 12:58:29王征勇
        電子樂園·中旬刊 2021年8期
        關(guān)鍵詞:邊緣檢測計數(shù)

        王征勇

        摘要:為了滿足濾棒生產(chǎn)統(tǒng)計的計數(shù)需求,提出了一種基于圖像識別的濾棒計數(shù)方法。首先通過輪廓查找檢測到濾棒區(qū)域;其次通過亮度均勻、邊緣檢測、顆粒剔除等預(yù)處理方法,獲取濾棒的圓周邊緣;然后通過霍夫圓檢測獲取濾棒的位置;最后通過灰度和位置進(jìn)行異常剔除,得到濾棒的識別結(jié)果。通過實驗,普通濾棒、顆粒濾棒、細(xì)支濾棒的F1-分?jǐn)?shù)分別為99.85%、99.73%、99.92%。說明該方法能夠很好滿足卷煙工廠流水線場景下的使用需求,具備良好的泛化性能。

        關(guān)鍵詞:濾棒識別;邊緣檢測;霍夫圓檢測;計數(shù)

        目前對于基于圖像的濾棒計數(shù)方法,主要有三類:分別為面積法近視估算、基于機器學(xué)習(xí)的識別算法和基于邊緣的識別算法。其中效果最好的是基于邊緣的識別算法,例如曹維林等人提出的基于Canny 算子的濾棒數(shù)量檢測方法【1】,該方法對整個托盤的濾棒進(jìn)行邊緣檢測,結(jié)合濾棒圓形特性精確定位濾棒位置,實現(xiàn)濾棒數(shù)量檢測。該系統(tǒng)平均誤檢率為0.1%,平均漏檢率為0.77%。

        按照每個容器的濾棒數(shù)量為4000支計算,總錯誤數(shù)量為10支以內(nèi),才能較好的滿足工業(yè)企業(yè)流水線場景下的使用需求,也就是準(zhǔn)確率需達(dá)到99.75%以上,上述算法均不能滿足。此外目前研究的都是普通濾棒,缺少對顆粒濾棒和細(xì)支濾棒的研究,本論文分別對三種濾棒進(jìn)行實驗,并且達(dá)到平均總錯誤數(shù)量在10支以內(nèi)。

        1圖像的獲取和識別方法

        1.1圖像的獲取

        工業(yè)相機采用品牌為邁德威視;型號為MV-SUA2000C M-T,最高分辨率為5488×3672。

        1.2識別方法

        1.2.1濾棒區(qū)域提取

        本論文首先針對濾棒區(qū)域進(jìn)行提?。?/p>

        ①使用Canny邊緣檢測方法,獲取邊緣。

        ②使用dilate方法進(jìn)行膨脹處理,使濾棒區(qū)域邊緣連接起來。

        ③使用findContours方法進(jìn)行輪廓尋找。取最大輪廓,獲取濾棒篩矩形框。

        ④使用矩形框?qū)D片進(jìn)行截取,獲取濾棒區(qū)域。

        1.2.2亮度均勻

        針對光照不均勻的情況,采用了彭興邦等人提出的一種基于亮度均衡的圖像閾值分割技術(shù)進(jìn)行亮度均衡化。【2】

        1.2.3濾棒識別

        通過查找圓形的方式,實現(xiàn)濾棒的識別和定位:

        ①使用Canny邊緣檢測方法,獲取濾棒邊緣。

        ②對于顆粒濾棒,通過查找小閉合輪廓的方式,進(jìn)行顆粒邊緣去除。

        ③使用HoughCircles霍夫圓檢測,獲取濾棒位置。

        1.2.4異常剔除

        ①濾棒在容器中存在“類圓孔洞”的現(xiàn)象,使用拉依達(dá)準(zhǔn)則,進(jìn)行灰度異常圓剔除。

        ②部分容器與濾棒邊緣組成的“假圓”噪音,通過濾棒區(qū)域輪廓進(jìn)行剔除。

        2結(jié)果與分析

        2.1普通濾棒結(jié)果

        本文引用了曹維林等人提出的基于Canny算子的濾棒數(shù)量檢測方法【1】論文中的檢測數(shù)據(jù)。由于長中短支煙的圓周接近,本文將其數(shù)據(jù)進(jìn)行合并統(tǒng)計。

        平均情況下需要人工標(biāo)記的數(shù)量由原來的每個容器多于40根降低到現(xiàn)在的每個容器不到3根。需要人工標(biāo)記的數(shù)量明顯降低,完全具備了實際場景的使用條件。

        2.2顆粒濾棒結(jié)果

        平均情況下需要人工標(biāo)記的數(shù)量為每個容器8.1根。本文針對顆粒濾棒圖像的濾棒識別在平均表現(xiàn)情況下準(zhǔn)確率為99.83%、召回率為99.78%,需要人工標(biāo)記的數(shù)量平均為8.1根,基本具備了實際場景的使用條件。

        2.3細(xì)支濾棒結(jié)果

        平均情況下需要人工標(biāo)記的數(shù)量為每個容器8.4根。本文針對細(xì)支濾棒圖像的濾棒識別在平均表現(xiàn)情況下準(zhǔn)確率為99.91%、召回率為99.93%,需要人工標(biāo)記的數(shù)量平均為8.4根,完全具備了實際場景的使用條件。

        參考文獻(xiàn)

        [1]曹維林, 李捷, 孫順凱,等. 基于Canny算子的濾棒數(shù)量檢測方法[J]. 煙草科技, 2020, 53(1):7.

        [2]彭興邦,蔣建國。一種基于亮度均衡的圖像閾值分割技[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2006,(11):10-12.

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