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安全玻璃碎片检测与识别方法研究

周雪芹  
【摘要】:从2003年5月1日起,我国对汽车、火车、建筑上所用的安全玻璃实施强制性检验制度。碎片状态试验是安全玻璃强制检验的一项重要内容,目的是为了评价玻璃破碎时产生的碎片引起伤害的可能性,检验内容是根据玻璃破碎后的信息来评价碎片状态。目前,该项试验结果的识别和判定完全由人工来完成,本文将使用数字图像处理技术来对玻璃碎片进行检测与识别,以期望提高检验效率和检验的准确性。 欲对玻璃碎片的形状、大小、数量进行研究,首要任务是能刻画出玻璃碎片的缝隙线,将各块碎片描绘出来。根据原始玻璃碎片灰度图像的灰度分布特点,依据下面的步骤实现了碎片的缝隙线与碎片内部区域的分离。 第一步,缝隙线检测,是对缝隙线的粗略描绘。首先,进行缝隙线边缘检测,将碎片缝隙线的大致轮廓勾勒出来,但缝隙线内部并不均匀;其次,对缝隙线的生长进行处理,实现缝隙线内部区域的填充,得到与原图像基本吻合的、二值的、较粗的初始缝隙线图像。提出了一种对照原灰度图像实现缝隙线生长的算法,从而使缝隙线具有自适应生长的能力。 第二步,碎片识别,对缝隙线进行精细描绘以及对碎片进行识别。对已检测出的缝隙线进行容凹处理,通过求距离函数得到原始距离函数图像,运用灰度图像的重建理论,将原始距离函数进行灰度重建,然后将重建的距离函数图像倒置,在此基础上使用基于链码的分水岭变换方法进行实质性的分割,把图像划分为若干区域,实现玻璃碎片的识别,同时也得到碎片数量。 提出了一种适用于玻璃碎片图像的基于边缘检测的图像分割方法,有机地结合了边缘检测、区域生长和图像分割算法,其中边缘检测算法能够使缝隙线呈现出大致轮廓;缝隙线生长算法能够自适应地去除冗余的背景点,连接不连续的缝隙线,使缝隙线形成闭合轮廓;然后通过去除细小噪声,进一步去除伪目标;经过某些处理,最终使用分水岭变换完成图像分割。 实验结果显示,该方法能够准确地刻画玻璃碎片的缝隙线,并且能够准确地划分碎片区域,统计碎片块数。


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