基于数字图像处理及识别的玻璃容器检验系统研究
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摘要
本课题是与宁波某机械有限公司合作研究的新型自动化玻璃容器检验设备研制项目中的一部分。主要任务是采用机器视觉技术原理，对玻璃容器进行数字图像的采集，而后进行数字图像处理。基于统计模式识别原理对处理后图像进行识别分类，正确识别出不合格的玻璃容器的图像。
对于单幅灰度图，首先在直方图修正的基础上采用小波变换去噪技术，排除了背景图像噪声的干扰。然后对变换的图像采用阈值分割、数学形态处理、边缘提取等图像分割技术进行处理。
对于两类图像采用不同的处理算法获得不同的特征矢量。对于容器瓶口图像，采用二值图像样板匹配的方法。特征矢量为样板和图像的相关性。对于容器瓶身图像，采用腐蚀算法得到容器的识别模板，特征矢量为边缘提取图像和模板与运算后的矩阵值。提取特征矢量后，通过统计模式识别原理即可以分类识别。
This thesis is a part of the research project "Automatic Check System of Glass Container Based On Image Processing and Identifying " sponsored by Some Machinery Company Ltd . It is aimed to adopt computer vision principle to collect the glass container digital-images and process digital-images. Based on statistic pattern recognition principle of identifying the image classification,the exactitude identifies the image of an unqualified glass container.
For each gray image wavelet transform based on histogram modification is used to eliminate the disturbance of background. Threshold,edge extraction,mathematics morphology methods are also used to process gray image.
Different algorithms are used to obtain different characteristic vectors for different images. Template matching and erode algorithms are used respectively for glass container finish image and glass container center portion. After extracting characteristic vector,unqualified glass container can be identified by using statistic pattern recognition method
对于单幅灰度图，首先在直方图修正的基础上采用小波变换去噪技术，排除了背景图像噪声的干扰。然后对变换的图像采用阈值分割、数学形态处理、边缘提取等图像分割技术进行处理。
对于两类图像采用不同的处理算法获得不同的特征矢量。对于容器瓶口图像，采用二值图像样板匹配的方法。特征矢量为样板和图像的相关性。对于容器瓶身图像，采用腐蚀算法得到容器的识别模板，特征矢量为边缘提取图像和模板与运算后的矩阵值。提取特征矢量后，通过统计模式识别原理即可以分类识别。
This thesis is a part of the research project "Automatic Check System of Glass Container Based On Image Processing and Identifying " sponsored by Some Machinery Company Ltd . It is aimed to adopt computer vision principle to collect the glass container digital-images and process digital-images. Based on statistic pattern recognition principle of identifying the image classification,the exactitude identifies the image of an unqualified glass container.
For each gray image wavelet transform based on histogram modification is used to eliminate the disturbance of background. Threshold,edge extraction,mathematics morphology methods are also used to process gray image.
Different algorithms are used to obtain different characteristic vectors for different images. Template matching and erode algorithms are used respectively for glass container finish image and glass container center portion. After extracting characteristic vector,unqualified glass container can be identified by using statistic pattern recognition method
引文
1 D.marr and E.Hildreth, "Theory of Edge Detection," Proc. R. Soc. London, Ser. B.207:187-217,1980
2 D.marr, Vision, Freeman, San Francisco, 1982
3 Andraw P. Paplinski, Directional Filtering in Edge Detection, IEEE Trans., Image Processing, Vol. 7 No .4 April 1998.
4 L.S. Davis, "A Survey of Edge Detection Techniques" CGIP, 4: 248-270,1975
5 R.A. Kirsch, "Computer Detection of the Constituent Structure of Biological Image" Computers in Biomedical Research, 4,315-328,1971.
6 A. Review, Picture Coding, Proceedings of the IEEE, Vol,68,No. 3,1980
7 Francis H. Y. Chan, F. K. Lam, and Hui Zhu, Adaptive Threshold by Variational Method. IEEE Trans., Image Processing, Vol.3 March 1998
8 S. Pittner, J, Schneid, and C. W. Ueberhuber, Wavelet Literature Survey, Technical University of Vienna, Vienna, Austria, 1993
9 Kerreth. R. Castleman, Digital Image Processing, Prentice Hall ,Inc, 1996
10 Xu.You, "A Robust Adaptive Estimator for Filtering Noise in Images," IEEE Trans., Image Processing, 1995,4(4):499-502
11 S. Mallat, "Theory for multiresolution signal Decomposition: The Wavelet Representation." IEEE Trans, Pattern Recognition Mach Intell , 1989, 11(7) :674-693.
12 阮秋琦 数字图像处理学 北京：电子工业出版社 2001
13 Kerreth. R. Castleman 数字图像处理 中文版 北京：电子工业出版社2002
14 张兆礼，赵春晖，梅晓丹 现代图像处理技术及Matlab 实现 北京：人民邮电出版社 2001，11月。
15 章毓晋 图像理解与计算机视觉 北京 清华大学出版社 2000
16 张志涌 精通Matlab5。3版 北京 北京航空航天大学出版社 2001
17 张兆林 Matlab6.x 图像处理 北京 清华大学出版社 2002
18 边肇祺 张学工 模式识别 北京：清华大学出版社 1999
19 章毓晋 图像分割 北京：科学出版社 2001
20 胡昌华，基于Matlab的小波分析 西安：西安电子科技大学出版社2000
21 柴天恩 平板显示器件原理及应用 机械工业出版社 1996
22 王润生 图像理解 国防科技大学出版社 1995
23 朱淼良 计算机视觉 杭州 浙江大学出版社
24 戴青云 余英林 一种基于小波与形态学的车牌图像分割方法 中国图像图形学报 2000，5(5)；411—415
25 费耀平 工业视觉系统及其应用 长沙铁道学院学报 1997年3月第15卷第一期
26 王积分 计算机图像识别 北京：科学出版社 2000
27 徐佩霞 小波分析与应用实例 合肥：中国科技大学出版社 1998
28 李骏山 图像匹配技术研究 微电子学与计算机 2000 17(2)10—14
29 林立 汽车牌自动识别技术的现状与发展 北京轻工业学院学报 2001 19(1)：36—40
30 熊兴华 LOG算子的快速算法及其边缘提取 自动化理论。技术与应用第四卷
31 许波 Matlab工程数学应用 北京：清华大学出版社 2000．4
32 程民德 图像识别导论 上海：上海科学技术出版社
33 许万里等 工业视觉检查系统中的图像处理及模式识别 哈尔滨理工大学学报 2001．8 第6卷第4期：22—27
2 D.marr, Vision, Freeman, San Francisco, 1982
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32 程民德 图像识别导论 上海：上海科学技术出版社
33 许万里等 工业视觉检查系统中的图像处理及模式识别 哈尔滨理工大学学报 2001．8 第6卷第4期：22—27