基于峰谷特征和组合投票法的钢板计数算法doi:10.3969/j.issn.1674-7100.2023.03.011收稿日期：2023-04-17基金项目：湖南省自然科学基金资助项目（2021JJ50051）作者简介：梁田（1997-），男，湖南株洲人，湖南工业大学硕士生，主要研究方向为图像处理与机器视觉、智能检测与控制，E-mail：774698666@qq.com梁田龙永红汤汶龙刘芸萌湖南工业大学轨道交通学院湖南株洲412007摘要：针对传统的人工计数方法存在效率低和危险系数高等问题，设计了一种基于峰谷特征和组合投票法的钢板计数算法。采用帧差法检测感兴趣区域，并对其进行图像预处理和边缘检测，利用每块切分的钢板边缘图像进行纵向投影获得灰度投影曲线并去噪，对投影曲线做一阶向前差分和二阶向前差分，得到钢板的波峰、波谷点，再对多块图像的波峰和波谷点进行组合投票，得到钢板数。实验结果表明，本文算法的钢板点张准确率在95%以上，能满足实际业务需求。关键词：峰谷特征；组合投票法；钢板点张；灰度投影中图分类号：TP317.4文献标志码：A文章编号：1674-7100(2023)03-0085-06引文格式：梁田，龙永红，汤汶龙，等.基于峰谷特征和组合投票法的钢板计数算法[J].包装学报，2023，15(3)：85-90.2023年第15卷第3期Vol.15No.3May2023包装学报PACKAGINGJOURNAL031研究背景随着机器视觉和图像处理技术的迅猛发展，越来越多的工厂将图像处理融入至生产工艺流程中，从而实现无人化车间改造。钢板生产和加工企业的生产作业环节（如钢板加工、转运等）中，钢板堆放场景日益增加。传统的人工钢板点张方法效率低，且需操作人员靠近钢板，具有一定的危险性。因此，研究基于图像处理的自动识别钢板数量算法具有重要意义。目前，国内外的研究者大多采用基于灰度图像边缘特征的方法进行计数，如基于纹理、边缘和形态学等[1-4]方法。其核心思想是从灰度图像中提取边缘特征[5-7]。王富治等[8]研究发现，测地重建图像的灰度分布具有极大值区域和非极大值区域，将极大值区域和非极大值区域分别标记为0和1，即形成明暗条纹图像。胡名雨等[9]将层叠纸张边棱的直条纹当作条纹纹理，并对纸张边棱进行倾斜校正，结合频域和时域特征，以解决部分失真问题。李毅等[10]分析了二维Gabor滤波器和逐行频率分析提取纸张边棱的效果。结果表明，两种算法各有优缺点：基于二维Gabor滤波器的算法省时，但对图像比较挑剔；基于逐行频率分析的算法费时，但不受图像质量的影响。此外，还有常用的像素投影法。目前，现有研究对物体...
