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基于形态重建和反向跟踪的粗集料级配视觉检测

         
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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％.

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