[发明专利]一种基于机器视觉的类圆颗粒目标计数方法

摘要

本发明公开了一种基于机器视觉的类圆颗粒目标计数方法。所述计数方法首先进行图像采集，然后进行图像增强预处理和提取类圆颗粒的扩展边缘特征，接着根据提取的扩展边缘特征重构类圆颗粒特征，最后进行类圆颗粒特征分割和消除噪声，最终实现类圆颗粒目标的计数。该方法基于类圆颗粒之间的扩展边缘特征信息，采用一种特征重构的方法重建类圆颗粒的特征，从而实现类圆颗粒的快速准确分割计数；计数算法效率高、鲁棒性好、准确率高，能满足生产线的实时性要求，提升生产线的自动化水平，具有实际应用价值。

主权项

1.一种基于机器视觉的类圆颗粒目标计数方法，其特征在于：所述类圆颗粒目标计数方法步骤如下：(一)针对需要计数的类圆颗粒目标，进行图像采集，得到需计数类圆颗粒目标图像；(二)针对步骤(一)中得到的需计数类圆颗粒目标图像，采用分块直方图均衡化进行对比度增强，得到增强图像I；(三)针对步骤(二)中得到的增强图像I，采用形态学方法I_edge＝I‑(I·B)，提取类圆颗粒自身边缘与相邻类圆颗粒目标之间的间隙区域作为扩展边缘特征，得到边缘特征图I_edge；式中，和分别表示形态学膨胀和腐蚀操作，B为圆形的结构元素、其半径小于等于类圆颗粒半径同时大于等于二分之一类圆颗粒半径；(四)针对步骤(三)中得到的边缘特征图I_edge的每一个像素点，采用进行卷积，得到归一化的类圆颗粒特征重构能量图E；式中，H(u,v)为能量卷积模板、F(u,v)为归一化能量卷积模板、其中d₁表示类圆颗粒半径、d₂表示类圆颗粒包含扩展边缘特征的外接圆半径、且满足d₁＜d₂，D表示卷积模板中元素距离卷积模板中心的距离；(五)针对步骤(四)中得到的类圆颗粒特征重构能量图E，采用MSER方法进行类圆颗粒特征分割，得到二值化分割图像，同时得到每个分割区域面积Qk；(六)根据需要计数的类圆颗粒目标规格，确定类圆颗粒目标的最小面积分割阈值θ，针对步骤(五)中得到的每个分割区域面积Q_k，采用进行噪声消除，然后采用Sum＝∑C(Q_k)进行类圆颗粒计数，最终得到需要计数的类圆颗粒目标数量。