基于多模板匹配的捆扎棒材計量方法

侯維巖 段政偉 趙 慧

(鄭州大學信息工程學院1，河南 鄭州 450001;上海大學機電工程與自動化學院2，上海 200072)

基于多模板匹配的捆扎棒材計量方法

侯維巖1，2段政偉1趙 慧1

(鄭州大學信息工程學院1，河南 鄭州 450001;上海大學機電工程與自動化學院2，上海 200072)

針對目前鋼鐵物流行業(yè)人工計數(shù)法存在勞動繁重、效率低下等問題，介紹了一種基于S3C2440硬件平臺和嵌入式WinCE操作系統(tǒng)的手持式捆扎棒材計數(shù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用基于連通性和圓形度檢測的多模板匹配法來統(tǒng)計棒材根數(shù)，可以準確地分辨出每根棒材并實現(xiàn)計數(shù);系統(tǒng)使用CMOS數(shù)字圖像傳感器獲得原始的捆扎棒材圖像，再由圖像處理程序對圖像數(shù)據(jù)進行處理。試驗結果表明，系統(tǒng)有效提高了計數(shù)準確度，而區(qū)域標識和人工修正相配合的方法，使得系統(tǒng)能夠在工業(yè)現(xiàn)場被廣泛應用。

嵌入式 計數(shù) 圖像處理 模板匹配 連通性 圓形度

0 引言

目前，鋼鐵物流行業(yè)采用人工計數(shù)的方法統(tǒng)計捆扎棒材支數(shù)，勞動繁重且效率低下。隨著計算機技術和數(shù)字圖像處理技術的發(fā)展，人們開始研究捆扎棒材自動計數(shù)系統(tǒng)。

研究發(fā)現(xiàn)［1-2］，棒材斷面銹蝕、棒材斷面形狀不規(guī)則、捆扎整齊度較差等現(xiàn)象，會導致二值圖像中部分棒材斷面不完整且相鄰棒材嚴重粘連。針對這一問題，國內很多學者提出了一些解決方法，如凹點分割法［3-4］、中心點法［5］、模板覆蓋法［6］、圖像距離變換法［7］等。這些方法雖取得了一定的成果，但并不具有普遍適應性，都存在計數(shù)不準確、攜帶不便利等問題。

為了使棒材計數(shù)員能夠隨時隨地對捆扎棒材進行計數(shù)，并及時判斷計數(shù)結果的正確性，本文設計了一種手持移動式棒材計數(shù)系統(tǒng)。系統(tǒng)硬件平臺采用S3C2440作為核心控制芯片，通過CMOS數(shù)字圖像傳感器OV9650采集捆扎棒材圖像。同時，本文提出了一種基于連通性和圓形度檢測的多模板匹配算法來計數(shù)，并在原圖像上用紅色顯示模板覆蓋下的棒材，從而能夠方便地判斷計數(shù)結果是否準確。

1 預處理

圖像預處理的方法包括感興趣區(qū)域提取、灰度化、二值化和形態(tài)學運算。

捆扎棒材通常堆疊在一起存放，在采集某捆棒材斷面圖像時，其周圍的棒材斷面會對該捆棒材的識別計數(shù)帶來不可避免的干擾。因此，需要進行感興趣區(qū)域提取，將該捆扎棒材斷面所在的多邊形區(qū)域從圖像中提取出來，作為圖像分析的原始圖像。

當進行感興趣區(qū)域提取時，用戶只需使用觸摸筆指定多邊形的頂點，應用程序將屏幕坐標轉換為圖像坐標，在圖像中形成封閉的多邊形區(qū)域;對多邊形區(qū)域進行區(qū)域填充，再和原始圖像作與運算，則用戶感興趣的多邊形區(qū)域便被提取出來。

考慮到棒材斷面的顏色特征不能作為辨識棒材的依據(jù)和嵌入式系統(tǒng)中內存資源的稀缺性，采用加權平均值法將彩色圖像轉換為灰度圖像。

在灰度圖像中，棒材斷面和背景灰度有明顯的差異，通過閾值分割的方法能夠使棒材斷面和背景分離。然后利用Otsu方法自動計算全局閾值，并使用該閾值進行分割，得到二值化圖像。最后為了消去孤立噪聲點和狹小粘連，采用平坦的octagon(八邊形)結構元素執(zhí)行了一次開運算操作。二值化圖像和開運算圖像如圖1所示。

圖1 二值化圖像和開運算圖像Fig.1 The binary image and the open operation image

2 識別計數(shù)

由于捆扎棒材堆疊在一起，相互間貼近的程度各不相同，導致二值化圖像中相鄰棒材斷面區(qū)域相互連通且連通的程度不同。鑒于棒材斷面區(qū)域具有一定面積的類圓形的性質，本文采用模板匹配的方法來識別計數(shù)。傳統(tǒng)模板匹配算法采用逐點匹配的方法，該方法將大量的運算時間浪費在非匹配點上，實時性很差。為減少在非匹配點上的運算時間，本文提出了一種基于多個模板的模板匹配算法來識別棒材斷面區(qū)域并進行計數(shù)。

2.1 多模板匹配

多模板匹配掃描方式［8］如圖2所示，按照從左向右的順序，將二值化圖像以棒材直徑D為步長分割為若干個矩形區(qū)域。

圖2 多模板匹配掃描方式Fig.2 The scanning mode of multiple templates matching

水平模板長度為D，寬度為一個像素，始終沿分割線(包括圖像邊界)進行掃描。小矩形長度為D、高度為D/2。十字形模板由兩個水平模板正交組成，在小矩形內部掃描。正八邊形模板的直徑為D。

多模板匹配算法步驟如下。

①以圖像左上角為原點，用水平模板從上向下沿圖像左邊界進行逐行掃描，并計算水平模板覆蓋下的像素個數(shù)。若像素個數(shù)大于閾值(通常取為水平模板長度的一半)，表明當前行附近可能存在一根棒材，轉到步驟②;否則，轉到步驟③。

②在當前位置創(chuàng)建小矩形區(qū)域，用十字模板在小矩形內逐點掃描，并計算十字形模板覆蓋下的像素個數(shù)和相應的十字形模板中心坐標。掃描完成后，取最大的像素個數(shù)和閾值(通常取為水平模板的長度)作比較。若像素個數(shù)大于閾值，相應的十字形模板中心坐標即為可能的匹配點，轉到步驟③;否則，轉到步驟⑤。

③以步驟②中可能的匹配點為正八邊形模板的中心坐標，計算模板覆蓋下的區(qū)域是否滿足相似度要求。滿足要求時表明一根棒材被識別，轉到步驟④;否則，轉到步驟⑤。

④計數(shù)器加1，并標記模板覆蓋下的非零像素，轉到步驟⑤。

標記過程分兩步執(zhí)行:第一步的目的是從二值化圖像上清除已識別區(qū)域，將二值化圖像中模板覆蓋下的像素置零;第二步是為了能夠直觀顯示計數(shù)結果，在原彩色圖像中用紅色標記已識別區(qū)域。

⑤判斷是否掃描到圖像下邊界和右邊界。若已掃描到圖像下邊界，移動到下一分割線掃描;若已掃描到圖像右邊界，結束掃描。

由此可見，在多模板匹配過程中，大多數(shù)像素點采用水平和十字形模板匹配，僅在較少的點上用正八邊形模板匹配。由于水平模板和十字形模板的面積遠小于正八邊形模板的面積，從而減少了運算量，提高了運算速度。

2.2 連通性和圓形度檢測

傳統(tǒng)的模板匹配算法利用模板和子圖像之間對應像素點的一致程度來衡量相似度，在二值化圖像中表現(xiàn)為子圖像中前景像素數(shù)目，也稱為子圖像的面積。在模板匹配過程中，棒材被識別之后，已識別區(qū)域將會被清除，但是通常情況下模板沒有完全覆蓋棒材斷面，導致清除已識別區(qū)域后仍存在屬于該支棒材的殘留像素。當僅利用棒材斷面的面積特征衡量相似度時，殘留像素會干擾相鄰棒材的識別。這主要表現(xiàn)為以下兩種情況。

圖3 連通性檢測前后模板匹配示意圖Fig.3 Schematic diagram of the templates matching before and after the connectivity detection

第一種干擾情況是若不進行連通性檢測，當前模板覆蓋下的兩個區(qū)域會被誤認為是一根棒材。因此，當模板覆蓋下的像素不屬于同一個連通域，即連通域的數(shù)目大于1時，需要通過重新搜索匹配點來調整模板位置。連通性檢測前后模板匹配示意圖如圖3所示。第二種干擾情況是模板覆蓋下的像素屬于同一連通域，但圓形度較差，若不進行圓形度檢測，可能會導致錯誤的覆蓋結果，從而不能準確識別棒材斷面的位置。因此，為了使模板中心更接近棒材斷面區(qū)域的實際中心，需要調整模板位置。圓形度檢測前后模板匹配示意圖如圖4所示。在棒材數(shù)目較少時，上述干擾對計數(shù)結果影響尚不明顯;然而，當棒材數(shù)目較多時，干擾的累積效應將嚴重影響后續(xù)識別定位的準確性，產生較大的計數(shù)誤差。因此，為消除上述干擾，本文在衡量相似度時綜合考慮了棒材斷面的面積、連通性和圓形度特征。

圖4 圓形度檢測前后模板匹配示意圖Fig.4 Schematic diagram of the templates matching before and after the degree of circularity detection

本文采用8連通圖像標記算法［9］統(tǒng)計連通域的數(shù)目。圓形度計算公式為:

式中:L為連通區(qū)域的周長;A為連通區(qū)域的面積。面積A的值在模板覆蓋時已經統(tǒng)計，因此這里只需統(tǒng)計連通域的周長L。本文采用邊界跟蹤［10］的方法提取二值圖像的8鄰接邊界，并計算周長。

3 試驗結果分析

圖1采集圖像中的棒材實際數(shù)量為140，采用本文計算算法得到計數(shù)為140，結果完全正確，而采用傳統(tǒng)模板匹配算法的計數(shù)結果為176。引起計數(shù)誤差的原因是傳統(tǒng)算法僅利用了棒材斷面的面積特征，棒材被識別之后的殘留像素對后續(xù)模板覆蓋產生了嚴重的干擾，導致識別出的棒材位置誤差較大甚至失去意義。與傳統(tǒng)模板匹配算法相比，本文提出的連通性和圓形度檢測算法能夠有效克服上述干擾，從而正確識別每根棒材的實際位置，計數(shù)精度高。

為了驗證算法的有效性，本文統(tǒng)計了多種型號捆扎棒材的計數(shù)結果，如表1所示。

表1 計數(shù)結果統(tǒng)計分析Tab.1 The statistical analysis of counting results

試驗結果表明，對于捆扎整齊度較好且斷面無嚴重銹蝕、發(fā)藍的捆扎棒材，圖像預處理算法能夠比較可靠地分割出完整的棒材斷面，本文提出設計的捆扎棒材自動計數(shù)系統(tǒng)的計數(shù)準確度達到97%左右。然而，由于工業(yè)現(xiàn)場環(huán)境的復雜性，品相較差的捆扎棒材中部分棒材仍不能夠被準確識別，阻礙了自動計數(shù)系統(tǒng)的廣泛應用。目前文獻表明，此問題很難用圖像處理方法自動解決。

為此，本文在軟件部分設計了“后處理-加”和“后處理-減”兩種人工修整措施。即在計數(shù)后，若用戶發(fā)現(xiàn)存在未被識別的棒材或被錯誤識別為棒材的區(qū)域，可使用“后處理-加”和“后處理-減”手動添加或去除一個紅色模板，同時計數(shù)結果加1或減1。

試驗表明，采用紅色區(qū)域標識和人工修正相配合的方法，計數(shù)準確度可以達到100%，使得本系統(tǒng)被廣泛應用于工業(yè)現(xiàn)場。

4 結束語

本文提出了一種手持移動式捆扎棒材計數(shù)系統(tǒng)，使用WinCE6.0作為嵌入式操作系統(tǒng)，在VS2005下完成了基于微軟基礎類(Microsoft foundation classes，MFC)的軟件設計，并通過圖像處理技術來統(tǒng)計棒材根數(shù)。試驗結果表明，該系統(tǒng)能夠在工業(yè)現(xiàn)場被良好應用，對改善棒材計數(shù)員枯燥繁重的工作方式、提高工作效率和計數(shù)準確度、杜絕惡意虛假計數(shù)及管理自動化等方面都具有重要的意義。

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Measurement Method for Binding Bar Based on Multiple Templates Matching

Aiming at the problems that heavy labor and low accuracy of manual counting in logistics of iron and steel industry，a handheld counting system based on S3C2440 hardware platform and embedded WinCE operating system for bundled steel bars is introduced.By adopting the multiple templates matching method based on connectivity and degree of circularity detection，each rod can be precisely identified and counted by the system.Original image of the bundled steel rod is acquired by using CMOS digital image sensor，the image data are processed with image processing program.The experimental result indicates that this method effectively enhances the counting accuracy，and the method combining regional identification and manual correction makes the system widely used in industrial fields.

Embedded Counting Image processing Template matching Connectivity Degree of circularity

TP274+.3

A

國家自然科學基金資助項目(編號:60974097、60904016)。

修改稿收到日期:2012-04-05。

侯維巖(1964-)，男，2004年畢業(yè)于上海大學控制理論與控制工程專業(yè)，獲博士學位，教授;主要研究方向為分布式智能控制、WSN網絡、信號和圖像處理。

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