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钢筋数量在线检测中最优模板匹配算法的研究

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针对钢筋打捆时计数精度较低,复检效率不高等问题,提出一种基于模板匹配与结构相似度算法机器视觉的钢筋数量在线复检方法.首先对匹配对象图片进行灰度化、Gamma变换、滤波、背景暗部去除等预处理,选择最佳的相似度计算公式,并截取正向模板进行模板匹配、反向模板计算SSIM,将未正确识别的目标补充为模板,经过数次迭代即可完成建立具体场景的定制模板库;在此基础上,优化模板参数、函数参数及判定阈值等参数值并对生产现场采集的钢筋断面图像进行识别.实验结果证明方法不仅具有较高的识别精度,并且识别速度快,可以为生产现场的钢筋数量复检提供参考.
Research on the Optimal Template Matching Algorithm in the Online Detection of Reinforcement Quantity

张彦杰、于程豪、张超、李旭东、闫鹏

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太原理工大学 机械与运载工程学院,山西 太原 030024

先进金属复合材料成形技术与装备教育部工程研究中心,山西 太原 030024

太原轨道交通集团有限公司,山西 太原 030002

模板匹配 结构相似度 图像滤波 Gamma变换 钢筋计数

国家自然科学基金青年科学基金山西省基础研究计划青年科学研究项目

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2024

10.3969/j.issn.1009-0134.2024.07.003

制造业自动化
北京机械工业自动化研究所

制造业自动化

CSTPCD
影响因子：0.482
ISSN：1009-0134
年,卷(期)：2024.46(7)
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