【摘 要】
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针对传统仓库管理系统中螺丝钉统计计数难题,将数字图像处理引入到螺丝钉检测计数中。提出了一种基于图像处理的螺丝钉自动计数方法。首先对未放置螺丝钉的货架进行处理,检测
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61501337)~~
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针对传统仓库管理系统中螺丝钉统计计数难题,将数字图像处理引入到螺丝钉检测计数中。提出了一种基于图像处理的螺丝钉自动计数方法。首先对未放置螺丝钉的货架进行处理,检测并记录放置螺丝钉的位置等信息,建立模板。在建立模板的过程中,采用人机交互的方式进行校正,能够有效地解决光照、噪声等带来的影响,从而建立准确的模板。然后将未放置螺丝钉的图像(模板图)与待检测图像相减,突出放置螺丝钉后的位置的特征。最后采用模板匹配法,检测对应位置是否存在螺丝钉。实验表明:该方法能够有效地解决货架受损、螺丝钉氧化和噪声干扰等情况带来的影响,并且实现简单。计数准确率高达98%以上,平均检测时间为3.67ms,很大程度地提升了仓库管理性能。
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