基于轧钢棒材的不规则类圆形目标识别新算法

本文主要探讨了不规则类圆形团块目标图像识别的新方法，针对传统识别方法在处理非标准形状或复杂背景下的不足，特别是在轧钢厂成捆棒材图像的应用场景。研究者罗三定和肖飞针对这一问题，提出了一种创新的方法，其核心在于边缘检测、中心增强和重心聚合等算法的结合。 边缘检测是识别过程中关键的第一步，它通过分析图像中的轮廓边缘，帮助计算机理解对象的形状边界。这种方法能够有效地去除背景干扰，提高对类圆形团块目标的定位精度。中心增强算法则着重于强化图像中类圆形区域的核心部分，使得计算机能够更准确地确定目标的中心位置，这对于后续的形状分析和计数至关重要。 重心聚合算法在此基础上进一步提升精度，通过计算图像区域内像素的分布，确定类圆形目标的几何中心，并将其作为识别的关键特征。这种策略有助于减少因形状不规则而产生的识别误差，提高了整体的识别性能。 实验结果显示，该新方法能够有效处理直径范围在12~40厘米的棒材图像，实现了高精度的计数，达到99%的准确度。此外，由于优化了算法流程，计数时间被控制在每捆少于3秒，大大提高了识别过程的效率。 论文的关键词包括图像处理、边缘检测、聚类、类圆形以及模式识别，这些概念共同构成了整个研究的技术框架。该研究成果对于工业自动化，特别是金属制造业的图像分析和质量控制具有重要意义，也为其他领域中类似形状物体的识别提供了新的思路和借鉴。中图分类号 TP391.94 指定了这篇论文属于计算机科学与信息技术中的图像处理类别，文献标识码 A 表示文章达到了学术期刊的标准，文章编号 1672-7207(2004)04-0632-06 是该文章在《中南大学学报（自然科学版）》上的唯一标识。 这篇文章深入探讨了如何通过算法创新来改进类圆形目标图像识别，尤其是在实际工业生产环境中的应用，为提升自动化水平和技术效率提供了有价值的研究成果。