基于图像处理方法的板材计量方法与装置制造方法

基于图像处理方法的板材计量方法与装置制造方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于图像处理方法的板材计量方法与装置，方法消除了环境亮度的不同从而对目标对象造成的识别误差；基于大津阈值分割的方法二值化灰度图像，针对直方图呈“两峰一谷”的情况，该方法可有效地将其灰度图像二值化；采用改进中值平滑及相关滤波方法分割板材目标，消除了二值化图像中的部分干扰点及干扰区域，为后续的板材识别与计数提供了清晰的目标区域；最后采用基于等价关系的连通区域像素标记法，完成对板材图像的识别与计数工作，有效克服了板材与板材之间接触空隙小难以识别的问题。
【专利说明】基于图像处理方法的板材计量方法与装置

【技术领域】
[0001]本发明涉及一种基于图像处理的板材计量方法与装置；上述板材是堆叠成层的对象。

【背景技术】
[0002]钢铁物流行业中的板材出入库管理及运输过程中，对板材数量的快速准确统计是必不可少的环节。针对板材仓库货品面积大，数量多时，各相关企业目前普遍采用的人工计量统计的方式不仅需要消耗大量的人工成本，同时精确度及效率不高，不能应对现代物流业的要求。


【发明内容】

[0003]本发明的目的是提供一种基于图像处理方法的板材计量方法与装置，用以解决人工计量方式效率低下、计量精确度低的问题。
[0004]为实现上述目的，本发明的方案包括:
[0005]基于图像处理方法的板材计量方法，步骤如下:
[0006]I)采集步骤:采集板材侧面图像；
[0007]2)预处理步骤:对采集的图像进行灰度化处理；
[0008]3)图像分割步骤:对灰度化的图像进行二值化处理并进行中值滤波处理；
[0009]4)计数步骤:进行特定颜色的连通区域计数，得到板材数量。
[0010]步骤2)中，对每个像素点(i，j)，将各像素点的R、G、B分量值与设定值进行比较，若R、G、B分量值小于等于设定阈值，则输出图像值为设定图像值；若R、G、B分量值大于设定值，则设定输出图像值为f (i，j) = aB (i，j)+i3G (i, j) + 0R (i，j);a、β、Θ为权值，它们的和为1，B (i，j)、G (i，j)、R (i，j)为像素点的B、R、G分量。
[0011]步骤3)中，中值滤波处理采用一个由多个点形成的、且这些点的外轮廓呈非直角平行四边形的滑动窗口。
[0012]步骤3)中采用大津阈值的二值化处理方式对灰度化图像进行处理。
[0013]步骤4)中，对连通区域计数的方法包括:对图像中每个像素点的上、下、左、右四个像素点进行比对，根据比对结果，依次分别标记上不同或等价的标记值，通过整合标记值，得到连通区域的个数。
[0014]基于图像处理方法的板材计量装置，包括如下模块:
[0015]I)采集模块:采集板材侧面图像；
[0016]2)预处理模块:对采集的图像进行灰度化处理；
[0017]3)图像分割模块:对灰度化的图像进行二值化处理并进行中值滤波处理；
[0018]4)计数模块:进行特定颜色的连通区域计数，得到板材数量。
[0019]模块2 )中，对每个像素点(i，j )，将各像素点的R、G、B分量值与设定值进行比较，若R、G、B分量值小于等于设定阈值，则输出图像值为设定图像值；若R、G、B分量值大于设定值，则设定输出图像值为f (i，j) = aB (i，j)+i3G (i, j) + 0R (i，j);a、β、Θ为权值，它们的和为1，B (i，j)、G (i，j)、R (i，j)为像素点的B、R、G分量。
[0020]模块3)中，中值滤波处理，采用一个由多个点形成的、且这些点的外轮廓呈非直角平行四边形的滑动窗口。
[0021]模块3)中采用大津阈值的二值化处理方式对灰度化图像进行处理。
[0022]模块4)中，对连通区域计数的方法包括:对图像中每个像素点的上、下、左、右四个像素点进行比对，根据比对结果，依次分别标记上不同或等价的标记值，通过整合标记值，得到连通区域的个数。
[0023]本发明通过图像处理的方法进行板材计量，首先通过摄像设备获取板材侧面的图像，然后依次进行图像灰度化、二值化、中值滤波和连通区域标记，完成对板材的计数。
[0024]进一步的，由于存储彩色图像会占用大量的内存资源，嵌入式系统内存资源的稀缺性，为了提高运算效率，节省内存资源，在图像预处理部分，利用板材截面与黑色缝隙区别较大的灰度信息，综合采用改进分量和加权平均值的方法将原彩色图像转换成灰度图像，以达到消除背景噪声及环境光照度的影响。改进分量是指在传统的加权平均值处理之前，首先与设定值进行比较，若小于等于设定阈值，则输出像素值为设定图像值，否则进行加权平均。
[0025]进一步的，基于大津阈值分割的方法二值化灰度图像，针对直方图呈“两峰一谷”的情况，该方法可有效地将其灰度图像二值化。
[0026]进一步的，以呈“平行四边形”结构的滤波窗口进行中值滤波，能够保证与至少与一层板材和板材间缝隙图像相交，可有效的滤除缝隙边缘的干扰点，为后续板材区域的识别与计数奠定基础。
[0027]进一步的，采用基于等价关系的连通区域像素标记法，完成对板材图像的识别与计数工作，有效克服了板材与板材之间接触空隙小难以识别的问题。

【专利附图】

【附图说明】
[0028]图1是本发明算法的流程图；
[0029]图2是灰度化后的两张板材图像；
[0030]图3是灰度化处理后的图形直方图；
[0031 ]图4是二值化后的板材图像；
[0032]图5是滑动窗口图形；
[0033]图6是干扰点图形；
[0034]图7是去除干扰后的板材图像；
[0035]图8是连通区域标记流程图。

【具体实施方式】
[0036]下面结合附图对本发明做进一步详细的说明。
[0037]本发明的方法，首先通过摄像设备获取板材侧面的图像，然后依次进行图像灰度化、二值化、中值滤波和连通区域标记，完成对板材的计数。
[0038]具体的，以下给出一种优选的实施方式，对于采集的板材图像，如图1，具体实现流程为:
[0039]一，图像预处理:
[0040]1.1初始化文件头结构，并合理分配存储空间；
[0041]1.2创建灰度图像对应的颜色表；
[0042]1.3逐行扫描图像的像素点，比较颜色表中R、G、B分量值；
[0043]1.4判断像素点的R、G、B，若分量值小于等于设定阈值(如54)，则置输出图像值为0(黑色)，若 R、G、B 分量值大于 54，则输出 f (i，j)=aB (i, j)+^G (i, j) + 0R (i, j)；α、β、Θ为权值，B (i，j)、G (i，j)、R (i，j)为像素点的B、R、G分量；本实施例中a、β、θ之和为1，例如，它们分别取0.3、0.59、0.11。
[0044]1.5重复步骤1.3、1.4,以遍历所有像素点；
[0045]1.6输出灰度图像。
[0046]以上实施方式中，加权平均处理为现有技术，本发明的改进在于增加了阈值判断，用于解决由于环境光照强度的不同，从而引起的数字图像中不锈钢板材目标的反光问题及板材与板材之间接触缝隙的不易识别问题，从而有效地将板材间黑色缝隙分离出来，得到了适用的灰度图像。根据判断结果，直接输出图像值为0，即黑色。由于黑色(O)、白色(255)是相对概念，本领域技术人员在选择输出图像值时，可以根据需要进行设定为黑色或白色，后续步骤同样如此。
[0047]灰度化操作完成后，如图2，板材与板材接触面之间的黑色缝隙明显，为后续的二值化图像处理奠定了基础。
[0048]二，接着进行图像分割，图3为灰度化处理后的图像的直方图，可以看出，直方图呈现出明显的“双峰一谷”，因此，采用基于大津阈值的二值化处理，可得到较为理想的效果。具体过程如下:
[0049]2.1设置循环变量t ；
[0050]2.2利用循环变量t，遍历灰度图像中各灰度级{0，m-Ι},依次将图像中像素点灰度值分成两组，即{0，t-ι}和{t，m-ι}两组，分别计算两组的方差值，用T记录方差值；
[0051]2.3重复步骤2.2以遍历灰度值,最大的T值对应的t就是最大方差阈值,也就是大津阈值。同时记录下该阈值；
[0052]2.4根据所述阈值，对图像中的像素点进行重新赋值，也就是小于阈值T的赋值为255，大于等于阈值T的赋值为O。
[0053]以上过程中，设图像中有m个灰度级，通过循环变量t遍历图像中的灰度级，即令
t=0, I, 2......m-ι,当t按照从小到大顺序依次在范围内取值时,可将图像中的像素分为10，t-1}，两组，同时计算两组像素值的方差，用T记录该方差值，当t不断变化时，T值也在不断变化，当T达到最大值时，对应的t便是要求的最大方差阈值。继而可基于该最大方差阈值，将图像做二值化处理。这样就完成了对灰度图像的二值化处理，得到了较为清晰的黑白板材图像如图4所示。
[0054]三，经过二值化处理，如图4，已经呈现出较为理想的黑白相间的板材图像，但是部分区域仍会出现图像细节模糊等一些干扰区域，因此采用中值滤波的方式，来消除干扰。具体过程如下:
[0055]3.1选择图5中所示形状(3*3个点)作为中值滤波的滑动窗口，遍历板材图像；
[0056]3.2对模板中的3*3个点进行从小到大的冒泡排序，找到中间值，并将值赋予滑动窗口中心点；
[0057]3.3重复步骤3.2,3.2以遍历图像，最后得到中值滤波后的图像。
[0058]针对板材图像黑色缝隙和白色板材区域相间的特点，故采用如图5所示的图形作为滑动窗口，可有效的滤除黑色缝隙边缘的干扰点，为后续板材区域的识别与计数奠定基础。图5所示的3*3个点外轮廓呈平行四边形的形状，且该平行四边形不是直角平行四边形(矩形)，能够保证与至少与一层板材和板材间缝隙图像相交，以有效的滤除缝隙边缘的干扰点。作为其他实施方式，并不限于3*3个点，也可以是呈非直角平行四边形的3*4个点、4*4个点，在选定了滑动窗口后，后续的滤波手段是本领域技术人员熟知的，在此不再赘述。
[0059]上述的中值滤波的方法是不能消除如下图6所示的干扰点的，因此，基于像素的处理方式，增加了白点(小面积白色区域)消除，黑点(小面积黑色区域)消除的操作，有效的增加了图像识别，计数的准确性。即通过“判断面积大小的方式”，所涉及的具体方法是:当扫描到白色板材区域中出现黑色的干扰点或者干扰区域时，统计该干扰所包含的像素的个数，亦即是统计其面积，当像素个数大于4或者小于2时，会被判断为干扰区域或干扰点，即会将该区域像素点赋值为白色，以达到利用判断面积大小的方式消除干扰的目的。
[0060]此“判断面积大小的方式”通过构建适用于板材图像的滑动窗口，可有效地扫描检测到黑白板材图像上的干扰点，同样，该方法亦可用于图像上不同灰度的相间的连通区域的整形与分割问题。
[0061]四，最后进行计数统计
[0062]如图7所示，板材图像呈现出黑白相间的形式，通过对比观察，可发现图像中白色区域即为实际的一张板材，因此只需要对图像中的白色连通区域计数，即可以得到板材的实际数量。
[0063]根据图像的规律性分布特点，同时为了减少处理器的资源浪费，本计数算法采用4连通域的像素标记法，即对图像中每个像素点的上、下、左、右四点进行比对，根据比对结果，依次分别标记上不同数字(属于同一连通区域的像素点标记相同的数字)，扫描过程中同时将属于连通区域的不同标记值(由于扫描先后的问题，会出现同一连通域有不同的标记值)列入等价数组，最后通过整理相应的数字队列，符合要求的连通区域的数目，亦即是图像中板材的数量，流程图见图8，具体步骤如下:
[0064]4.1按照从左到右，从上到下的顺序，首先扫描二值图像的第一行像素点，若值为255，则为板材像素点，同时标记为1，若值不是255，则跳过，继续扫描下一个点；
[0065]4.2从第二行开始，当发现像素点的值为255时，开始查找其左、上的像素点中(按照扫描顺序，只需要查看这两点即可)是否有已标记的点，若有，则将当前点标记为已标记点的值，若没有，则将已有标记值加I后，标记该点；
[0066]4.3若某一像素点左、上的像素被标记为不同的值，则当前点标记为左侧像素的标记值，同时将这两个标记值列入等价数组中；
[0067]4.4重复步骤4.2,4.3，遍历图像像素点，完成连通区域标记；
[0068]4.5对图像中具有相同标记值的连通区域，通过“判断面积大小的方式”，舍弃一些干扰的标记点(区域)，对于等价数组中的标记值，进行替换，即将等价的两个或几个标记值，统一标记为一个值；
[0069]4.6最后整合已标记的值，得到连通域的个数，亦即是板材的数量。
[0070]因为每一个像素点均具有8个相邻的像素点(图像边缘处像素点除外)，即是左面点，左上面点，上面点,右上面点，右面点，右下面点，下面点,左下面点，基于板材图像特征，本方法只选取了四点，即左，上，右，下四点。同时由于图像扫描的顺序为从左到右，从上到下，因此只需要查看其已经扫描过的点即可，也就是比较左，上处的点。当扫描至某点时，若其左侧点及上侧点被标记为不同的值，而该点本身也是目标点(需标记的点)，则说明其左侧点，上侧点和该点本身是连通的，因此这三点是等价的。
[0071 ] 本方法基于像素之间的连通关系，对相间分布的目标板材连通区域进行像素级标记分类，最后通过对种类计数的方式，实现了对板材或同类型的其它对象数量的自动计量工作。
[0072] 以上给出一种具体的、优选的实施方式，但本发明不局限于所描述的实施方式；如预处理步骤、二值化步骤、中值滤波步骤、计数步骤均采用传统的技术手段，也可以至少有任一步骤采用上述实施方式中的技术手段，而其余的步骤采用传统技术手段。本发明的基本思路在于上述方案，对本领域普通技术人员而言，根据本发明的教导，设计出各种变形的公式、参数并不需要花费创造性劳动。在不脱离本发明的原理和精神的情况下对实施方式进行的变化、修改、替换和变型仍落入本发明的保护范围内。
【权利要求】
1.基于图像处理方法的板材计量方法，其特征在于，步骤如下: 1)采集步骤:采集板材侧面图像； 2)预处理步骤:对采集的图像进行灰度化处理； 3)图像分割步骤:对灰度化的图像进行二值化处理并进行中值滤波处理； 4)计数步骤:进行特定颜色的连通区域计数，得到板材数量。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理方法的板材计量方法，其特征在于，步骤2)中，对每个像素点(i，j)，将各像素点的R、G、B分量值与设定值进行比较，若R、G、B分量值小于等于设定阈值，则输出图像值为设定图像值；若R、G、B分量值大于设定值，则设定输出图像值为 f (i，j)=aB (i, j)+^G (i, j) + 0R (i，j);a、β、Θ 为权值，它们的和为 1，B(i，j)、G (i，j)、R (i，j)为像素点的 B、R、G 分量。
3.根据权利要求1或2所述的基于图像处理方法的板材计量方法，其特征在于，步骤3)中，中值滤波处理采用一个由多个点形成的、且这些点的外轮廓呈非直角平行四边形的滑动窗口。
4.根据权利要求1或2所述的基于图像处理方法的板材计量方法，其特征在于，步骤3)中采用大津阈值的二值化处理方式对灰度化图像进行处理。
5.根据权利要求1或2所述的基于图像处理方法的板材计量方法，其特征在于，步骤4)中，对连通区域计数的方法包括:对图像中每个像素点的上、下、左、右四个像素点进行比对，根据比对结果，依次分别标记上不同或等价的标记值，通过整合标记值，得到连通区域的个数。
6.基于图像处理方法的板材计量装置，其特征在于，包括如下模块: 1)采集模块:采集板材侧面图像； 2)预处理模块:对采集的图像进行灰度化处理； 3)图像分割模块:对灰度化的图像进行二值化处理并进行中值滤波处理； 4)计数模块:进行特定颜色的连通区域计数，得到板材数量。
7.根据权利要求6所述的基于图像处理方法的板材计量装置，其特征在于，模块2)中，对每个像素点(i，j)，将各像素点的R、G、B分量值与设定值进行比较，若R、G、B分量值小于等于设定阈值，则输出图像值为设定图像值；若R、G、B分量值大于设定值，则设定输出图像值为 f (i，j)=aB (i, j)+^G (i, j) + 0R (i，j);a、β、Θ 为权值，它们的和为 1，B(i，j)、G (i，j)、R (i，j)为像素点的 B、R、G 分量。
8.根据权利要求6或7所述的基于图像处理方法的板材计量装置，其特征在于，模块3)中，中值滤波处理，采用一个由多个点形成的、且这些点的外轮廓呈非直角平行四边形的滑动窗口。
9.根据权利要求6或7所述的基于图像处理方法的板材计量装置，其特征在于，模块3)中采用大津阈值的二值化处理方式对灰度化图像进行处理。
10.根据权利要求6或7所述的基于图像处理方法的板材计量装置，其特征在于，模块4)中，对连通区域计数的方法包括:对图像中每个像素点的上、下、左、右四个像素点进行比对，根据比对结果，依次分别标记上不同或等价的标记值，通过整合标记值，得到连通区域的个数。
【文档编号】G06M1/272GK104318543SQ201410039924
【公开日】2015年1月28日 申请日期:2014年1月27日 优先权日:2014年1月27日
【发明者】侯维岩, 张利伟, 刘晓丹 申请人:郑州大学