【技术实现步骤摘要】
一种复杂产线背景中的轮毂参数特征提取方法
本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种复杂产线背景中的轮毂参数特征提取方法。
技术介绍
在工业4.0框架下，智慧工厂的感知和控制技术必须具备高速、高精度、模块化、智能化、无损感知等特点，能够根据不同的任务实现自主配置和自适应调节，满足定制和个性化产品的自适应制造，然而传统的感知控制技术无法满足上述需求。机器视觉技术涉及神经生物学、计算机学、图像处理学、模式识别和人工智能等多门学科，具有高效率、高精度、非接触和易集成等特点，是实现现代集成制造技术的基础。将机器视觉技术应用到轮毂生产之中，可以在很大程度上提高生产过程的机械化和智能化水平。应用机器视觉检测与控制技术代替人眼、人脑、人手来进行检测、测量、分析、判断和决策控制，以满足智慧工厂对环境感知和自主控制的多项需求。传统的轮毂制造业想要搭建上述的智慧工厂，就必须完成轮毂的生产智能化。轮毂生产智能化最重要的一步就是实现轮毂的类型识别，基于图像的轮毂类型识别技术是目前轮毂等零部件制造业构建智能化工厂的关键技术，研究该技术对实现...
【技术保护点】
1.一种复杂产线背景中的轮毂参数特征提取方法，其特征是，包括以下步骤：/nS1：从轮毂图像中分离滚道产线背景图像；/nS2：对轮毂尺寸进行测量，对轮毂轮辐数量进行统计；/nS3：对轮毂内孔数量进行统计。/n
【技术特征摘要】
1.一种复杂产线背景中的轮毂参数特征提取方法，其特征是，包括以下步骤：
S1：从轮毂图像中分离滚道产线背景图像；
S2：对轮毂尺寸进行测量，对轮毂轮辐数量进行统计；
S3：对轮毂内孔数量进行统计。
2.根据权利要求1所述的一种复杂产线背景中的轮毂参数特征提取方法，其特征是，步骤S1具体过程如下：
S11：图像传感器端采集的轮毂图像以及相应的背景图像作为输入图像；
S12：计算轮毂图像的灰度直方图，基于灰度直方图分析，确定分割阈值，只保留图像中高于阈值的像素值；
S13：基于图像差分算法公式：，计算分离滚道产线后的输出图像，并采用中值滤波算法对输出图像进行优化。
3.根据权利要求1所述的一种复杂产线背景中的轮毂参数特征提取方法，其特征是，步骤S2具体过程如下：
S21：首先对步骤S1得到的图像进行Canny边缘检测，获取所有闭合轮廓；
S22：统计所有闭合轮廓数量，输出轮辐窗数量，轮辐窗数量为所有闭合轮廓数量-1；
...
【专利技术属性】
技术研发人员：童哲铭，高杰，童水光，唐宁，余跃，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：浙江;33
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