基于MATLAB图像识别的起重机自动识别电解槽号技术.pdf

文章主要介绍了一种基于MATLAB图像识别技术实现起重机自动识别电解槽号的方法。该方法通过在起重机上安装摄像头，采集电解槽图像，并利用无线传输方式将图像传输至上位机的MATLAB中进行识别。识别过程采用SURF特征算法进行特征对比，定位并截取电解槽图像的数字区域，然后使用灰度图像处理技术对电解槽号进行去噪、分割，并通过数字归一化模板匹配技术提取槽号，最后将识别结果传输给电车上的PLC，实现电解槽号的自动识别。 在此技术中，电解槽图像的采集原理是关键步骤之一。电解槽图像的采集涉及到周围环境光线强度、拍照位置和天车运行速度等因素的影响。图像采集部分主要由光电距离传感器、摄像头及其无线电台组成。当起重机经过电解槽时，固定在起重机上的光电传感器会触发摄像头进行拍摄，采集到的图像通过车载无线电台发送到地面电台，最终传输到车间或监控主机中。 电解槽号的识别系统主要分为槽号定位和槽号识别两部分。槽号定位包括图片处理和槽号区域的定位切割分析。槽号数字识别包括电解槽上数字符号的分割和符号特征的提取，以及特征比对识别。由于电解槽号在铝电解生产中具有重要地位，因此对识别系统的正确率要求很高。实时性是电解槽号自动识别的重点，它主要用于确定照片处理后数字区域的具体位置。 由于电解槽照片在现场拍摄时受到各种条件的限制和干扰，照片的灰度值可能与实际物体不一致，影响照片处理效果。照片的灰度转换和电解槽数字区域提取需要进行灰度校正处理，以增强灰度变化区域、增加灰度层次，从而提高图片的对比度和分辨率。灰度值的校正方法涉及到了线性变换公式。 此外，文章还提到了MATLAB在自动识别技术中的重要性。MATLAB在工程中应用广泛，具有强大的科学计算能力、灵活的程序编写能力，提供丰富的算法库，包括图像处理、人工神经算法、模糊控制、系统辨识、数字信号处理等。MATLAB还提供实时动态系统建模、仿真和分析功能。将MATLAB应用在实际工程中，可以达到较好的控制效果。 文章中作者尤春晖，是一位拥有学士学位的助理工程师，主要从事铝电解多功能机组及相关设备、焙烧多功能机组、起重机和欧式车等的电控系统设计和调试工作。文章最终强调，由于铝工业的快速发展，电解铝技术水平不断提高，对铝电解多功能起重机的智能化要求越来越高，智能化的人性化功能显得尤为重要，并且可以极大提高工作效率。自动识别技术在工控领域越来越受到重视，MATLAB在图像识别领域的应用为电解槽号的自动识别提供了有效途径。