1、在基礎(chǔ)建設(shè)和工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中，常常需要進(jìn)行圓形管材的計(jì)數(shù)工作，但該項(xiàng)工作一直以來(lái)都是較為復(fù)雜和繁瑣的。傳統(tǒng)的圓管計(jì)數(shù)是采用人工方式完成，該方式在實(shí)施的過(guò)程中會(huì)出現(xiàn)很多的問題，如巨大的工作量、較高的出錯(cuò)率和較低的工作效率等。因此，研究開發(fā)一套圓管自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)則變得越發(fā)的重要和迫切，并且對(duì)于解決圓管自動(dòng)計(jì)數(shù)難題和提高相關(guān)工作的效率等方面都有著很重要的意義。
　　數(shù)字圖像處理技術(shù)具有快速、靈活和操作簡(jiǎn)便等諸多方面的優(yōu)勢(shì)。因此，研究基于圖像

2、處理的圓管自動(dòng)計(jì)數(shù)系統(tǒng)的實(shí)施方案有很多，其主要的研究方式有兩種:①圖斑處理模式:以圖像中分割出的圓管端面圖斑作為基本單元進(jìn)行計(jì)數(shù);②邊緣代數(shù)模式:以圖像邊緣的代數(shù)解析結(jié)果作為基本依據(jù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，如:擬合和霍夫橢圓檢測(cè)等。但是，這兩種處理模式都有其不足之處:圖斑處理模式對(duì)于管壁間遮擋、邊緣不全和圓管間隙過(guò)大等情況的處理效果較差;而邊緣代數(shù)模式對(duì)于邊緣粘連、邊緣過(guò)碎和圖片背景紋理過(guò)于復(fù)雜等情況，處理起來(lái)不僅耗時(shí)且正確率較低。因此，本文根據(jù)圓管

3、圖像的特點(diǎn)將兩種模式相結(jié)合，提出了一種新的圓管自動(dòng)計(jì)數(shù)的實(shí)現(xiàn)方案，該方案是通過(guò)將圖像中的邊緣進(jìn)行分類指導(dǎo)篩選的方式完成圓管自動(dòng)計(jì)數(shù)。
　　在對(duì)基于圖像處理的圓管計(jì)數(shù)系統(tǒng)相關(guān)問題展開研究的過(guò)程中，本文所采用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于手機(jī)實(shí)地拍攝。本文主要的內(nèi)容與結(jié)論如下:
　　1)為了獲取較高質(zhì)量的圓管圖像的邊緣信息，本文對(duì)部分常用的圖像預(yù)處理方法做了實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析。結(jié)果表明:加權(quán)平均值法較為適合用于彩色圖象的灰度化處理，以降低圖像維度，

4、減少數(shù)據(jù)復(fù)雜度;中值濾波法較為適合對(duì)灰度圖像進(jìn)行濾波處理，以盡量減少圖像中邊緣信息的損失;Canny算子檢測(cè)的圖像邊緣對(duì)象相對(duì)較為完整，便于后續(xù)邊緣的分類提取。
　　2)為了使邊緣圖像能夠滿足邊緣提取的要求，對(duì)圖像邊緣進(jìn)行了細(xì)化、多連接點(diǎn)消除和過(guò)彎曲打斷處理。邊緣細(xì)化可以在消除冗余數(shù)據(jù)的同時(shí)提高邊緣的精細(xì)度;邊緣多連接點(diǎn)消除處理是為了解決邊緣圖像中不同類型的邊緣之間常會(huì)出現(xiàn)邊緣粘連的問題;過(guò)彎曲打斷處理是為了解決邊緣圖像中兩個(gè)不同

5、對(duì)象的邊緣常會(huì)出現(xiàn)連通的問題。經(jīng)實(shí)驗(yàn)表明，這些方法的組合既可以將背景邊緣中不規(guī)則且復(fù)雜的干擾邊緣進(jìn)行分解，以便于剔除;又可以將不同對(duì)象邊緣的連接處進(jìn)行打斷，以使不同的邊緣對(duì)象能夠獨(dú)立。
　　3)為了實(shí)現(xiàn)圓管的分類識(shí)別計(jì)數(shù)，本文以圖像中邊緣的封閉性為條件把圖像邊緣分為閉合與非閉合邊緣兩類，并對(duì)其分類結(jié)果分別依據(jù)圖斑性質(zhì)和邊緣擬合參數(shù)進(jìn)行篩選。根據(jù)圖斑處理模式中的圖斑篩選方式，利用閉合邊緣填充圖斑的特性來(lái)進(jìn)行閉合邊緣的篩選，再以篩選后