图像频域分析与相关性度量相结合的叠层纸张数量检测
目的 纸张等薄片产品的批量计数在工业领域具有广泛应用,为此针对超薄叠层纸张机器视觉数量检测难题,提出一种全局周期约束与局部模式相关性度量相结合的鲁棒图像计数算法.方法 首先,沿层高方向提取1维图像剖面,利用频域梳状滤波器去噪,保留有用周期信号,借助波峰找寻算法确定候选纸张位置;然后,构造优化波峰模板,提出一种改进非零均值互相关(NCC)函数与原信号进行局部匹配.基于改进NCC函数的相关系数计算,能有效消除毛边、排列不齐、厚度和间隙变化等因素造成的虚检;最后,利用沿纸张方向的波形相似性和共线性,进一步消除干扰,根据不同剖面计数结果进行统计优化,输出最终测量数据.结果 针对多种类不同厚度的叠层纸张同时采用多种传统算法进行比较,本文算法对于影响纸张计数的常见干扰具有很强的抑制能力,其漏检率与误检率都显著低于其他传统算法.经统计,长期测量误差低于0.01％.结论 本文算法对单张厚度大于0.08 mm以上的纸张叠层有很高的检测精度且实时性强,适合自动化在线测量.
纸张计数、梳状滤波器、模板匹配、机器视觉
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TP23(自动化技术及设备)
国家自然科学基金项目61571184;湖南省自然科学常德联合基金项目612JJ9019National Natural Science Foundation of China61571184
2017-01-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
1644-1651
