基于形态重建和反向跟踪的粗集料级配视觉检测

摘要：

利用图像处理方法对下料过程中的粗集料图像进行了级配检测研究.采用基于掩膜的ROI提取方法,结合形态重建手段,剔除了图像上下边界处的不完整集料颗粒;针对连续图像中集料颗粒重复出现的问题,对图像进行间隔采样,并提出反向跟踪算法,对集料颗粒进行跟踪识别,避免同一集料颗粒在连续图像中被重复统计;采用等效椭圆Feret短径作为等效粒径进行集料粒径分析,并对像素尺寸和实际尺寸的转换关系进行优化,得到集料级配结果.实验结果表明,反向跟踪算法对集料颗粒的识别率为98.08％,集料级配结果的准确率为95.59％.

关键词：计量学、视觉检测、粗集料级配、形态重建、反向跟踪、ROI提取方法、粒径分布

所属期刊栏目：42

分类号：TB96(计量学)

资助基金：工信部智能制造新模式应用项目;国家科技重大专项;浙江省自然科学基金;浙江省大学生科技创新活动计划新苗人才计划

在线出版日期：2021-07-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：710-717