基于圖像處理的袋裝倉糧食數(shù)量智能測算的研究.pdf

1、糧食儲備制度是我國的基本國策。目前，國家糧食儲備采取國家、地方兩級儲備的制度，以直儲和代儲的方式儲備在全國各地的糧倉中，由有關(guān)糧食公司具體保管，國家按糧食公司所保管糧食的數(shù)量和時間予以補貼。從我國近二十年的管理實踐來看，由于儲備糧庫的地域分散性和監(jiān)管力量的缺乏，加之采用人工稱重計量的方式，使得監(jiān)管部門難以對儲備糧數(shù)量進行有效的監(jiān)管與稽核。因此，尋求方便、有效的倉儲糧食數(shù)量測算工具，成為解決儲備糧監(jiān)管與稽核的關(guān)鍵，具有重大的現(xiàn)實意義和應(yīng)用

2、價值。
　　 由于數(shù)字圖像獲取、傳輸?shù)姆奖阈砸约皥D像的可識別性，使基于圖像處理的糧食數(shù)量測算工具成為解決儲備糧自動監(jiān)管與稽核問題的重要技術(shù)手段。本文以某省級儲備糧管理體系為背景，以袋裝倉糧食儲備形式為研究對象，通過對袋裝糧圖像ROI(Region of Interest)進行處理和分析，提出了一種基于計算機圖像處理的袋裝倉糧食數(shù)量智能測算方法。首先，分析實際袋裝糧食碼放的特點，引入ROI的概念，提出了糧袋圖像的ROI——由各糧袋

3、之間表面的擠壓變形所導致側(cè)面彎曲形成的類矩形反光帶，構(gòu)成了專屬于各個糧袋的特征區(qū)域，確定了圖像處理算法的目標對象體，為進一步研究和設(shè)計圖像處理算法奠定了基礎(chǔ)；其次，論述了圖像預處理技術(shù)的一般理論及方法，包括灰度轉(zhuǎn)換、直方圖均衡化、濾波去噪等過程，并進行了對比實驗分析，確定了針對糧袋ROI特征的預處理方法和流程，改善了圖像的質(zhì)量，有效增強了ROI；然后，在對典型邊緣檢測算法實驗結(jié)果分析的基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合雙閾值Canny邊緣檢測算子和形態(tài)

4、學細化的處理方法，有效提取和細化了糧袋特征輪廓——反光帶的邊界，并且保持了各糧袋特征輪廓的相對獨立性；最后，充分利用糧袋ROI特征輪廓的特點，選取有效的檢測方向，提出基于眾數(shù)理論和方差分析相結(jié)合的像素點計數(shù)算法進行糧袋數(shù)量的二次判斷和測算，并在Matlab平臺上驗證了算法的有效性和高精度。
　　 本文重點研究了袋裝倉糧袋圖像的處理過程和數(shù)量測算算法。實驗表明，本文所提出的方法能準確地提取出糧袋的特征輪廓并進行計數(shù)，糧袋數(shù)量檢測精