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摘 要

棒材计数作为工业生产中常见的工作，常被人诟病为繁琐、重复、低效。在现在这个时代，数字图像处理技术已经被运用到了工业生产的多种场景中。因此，本课题的目标是设计一个基于安卓系统嵌入式设备的，能够通过对图像进行检测，实现棒材自动计数功能的应用系统，以期能够代替重复低效的人工计数作业。

本文首先对棒材图像处理的基本流程进行了梳理，然后按照对应的处理步骤，对各步骤的原理进行的阐释。接着介绍了棒材自动计数系统的整体框架，硬件上利用现成的安卓系统手机作为嵌入式设备，软件上则通过调用OpenCv函数库实现对棒材图像的处理和计数。然后重点阐述了棒材计数应用的开发，本应用从功能模块上分为图像获取模块和处理计数模块。

最后，对应用程序进行测试与调试，通过一些计数误差较大的案例，分析本系统在图像拍摄环境上的应用限制，并就今后如何改进作出了初步的探究。

关键词：棒材计数，OpenCv，安卓，图像预处理，嵌入式设备

Abstract

Bar counting is now a common work in industrial area, often criticized as cumbersome, repetitive, inefficient. In today's society, machine vision technology has been widely used in production and life. Therefore, the goal of this project is to design an application system based on the Andrews system embedded device, which can detect the image and realize the automatic counting function of the bar, in order to replace the repetitive inefficient manual counting operation.

This paper first introduces the basic principle of bar image processing, namely image preprocessing part and bar image counting part. Then introduced the overall frame of the bar automatic counting system, the hardware on the use of ready-made Andrews system mobile phone as an embedded device, the software is called by the OpenCv library to achieve the bar image processing and counting. And then focus on the development of bar counting application, the application is divided into image acquisition module and processing counting module from the functional module.

Finally, the paper finished the application testing and debugging. Through a number of cases with considerable counting errors, the paper makes analysis of the system in the image shooting environment on the application of restrictions, and how to make improvement in the future.

KEY WORDS: bar counting，Android，OpenCv，image preprocessing， embedded devices

目 录

摘 要 I

Abstract I

第一章 绪论 1

1.1 课题的研究背景及意义 1

1.2 课题的国内外研究现状 2

1.2.1 图像处理技术的发展及现状 2

1.2.2 图像处理在棒材计数中的应用 3

1.3 课题的研究难点和研究内容 4

1.3.1研究面临的困难 4

1.3.2本课题的研究内容 4

第二章 棒材图像计数的原理 5

2.1 棒材图像计数的流程 5

2.2 图像的获取 6

2.3 图像的预处理 6

2.3.1图像的灰度化 6

2.3.2 图像的降噪与增强 7

2.3.3 图像的分割 11

2.3.4 图像的形态学处理 13

2.4 棒材图像的计数 14

2.4.1 轮廓提取与边缘检测 14

2.4.2 用findContours函数实现棒材计数 14

2.5 本章小结 15

第三章 棒材自动计数系统的设计 16

3.1 系统的整体结构 16

3.2 系统的硬件设备 16

3.3 系统的软件构架 17

3.3.1 软件的开发环境及工具概述 17

3.3.2 调用OpenCv的方案 17

3.4 应用程序的设计 18

3.4.1应用程序设计概览 18

3.4.2 应用的运行环境 18

3.4.3应用程序的流程示意图 19

3.4.4应用程序的模块及其实现 19

3.4.5应用程序界面展示 20

3.5 本章小结 22

第四章 系统测试与验证 23

4.1 系统测试 23

4.1.1 APP运行测试 23

4.1.2程序计数结果分析 24

4.2 问题与改进 25

4.2.1计数不准确的案例 25

4.2.2改进方向 25

参考文献 26

附录 27

致 谢 30

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