基于序列景物图像的矩形瓷砖在线检测方法是一篇发表于2013年的研究论文，该论文旨在探讨一种利用图像处理技术，实现在生产过程中自动化识别和分类矩形瓷砖的技术。
该论文提出，图像为基础的瓷砖检测是一种能够解放生产线上劳动强度的方法。目前研究的瓷砖形状主要是具有不同尺寸的矩形瓷砖。大部分研究是基于单片瓷砖通过特定轨道，一次只有一片或更少的瓷砖在CCD（电荷耦合器件）传感器拍摄的图像中出现的情况。但在实际的工厂中，通常会有多个同尺寸的瓷砖同时在轨道上运行，因此会得到一帧场景图像。基于特写图像的图像处理方法在这种情况下并不令人满意。为了在线检测不同尺寸的矩形瓷砖，本研究提出了一种基于向量角点的方法来确定已知尺寸信息的矩形瓷砖，并通过关键帧图像的策略提供了一种山谷检测方法来区分图像中的第一行瓷砖。
接着，该研究详细介绍了一种在线检测矩形瓷砖的方法——在线矩形瓷砖检测法（OARTD），并将其嵌入检测系统中，并在工厂进行了应用。检测结果验证了其良好的性能表现。实际上，使用这种自动化系统对瓷砖进行形状分类，在控制瓷砖工厂方面具有很好的前景。
文章还提到了研究的背景和问题，即在中国的瓷砖生产过程中，虽然大多数工厂已经实现了机械化，但是选择不同类型的瓷砖仍然需要通过人工进行，比如识别瓷砖的不同颜色、纹理、尺寸等。由于每天生产量巨大，工人很难始终准确识别出每片瓷砖，因此容易出现错误。此外，由于瓷砖生产的环境中含有大量的灰尘，工作人员的工作环境较为恶劣。因此，开发一种能够在线自动检测和识别瓷砖形状的系统，对于减少劳动力需求、提高生产效率、改善工人的工作环境具有重要意义。
从技术的角度来看，该研究论文涉及到的知识点包括：
1. 图像处理：利用图像处理技术来识别和分析场景中的瓷砖。
2. 矩形瓷砖检测：开发专门的算法，能够从图像中识别和检测不同尺寸的矩形瓷砖。
3. 向量角点方法：使用角点检测算法来确定矩形瓷砖的四个角点位置，从而识别瓷砖的形状。
4. 山谷检测方法：通过分析关键帧图像中的像素值变化，确定瓷砖的边缘，从而实现对瓷砖边缘的检测。
5. 在线检测：研究如何实时处理从生产线上获得的场景图像，并进行实时检测和分类。
6. 自动化系统：设计并实现了一个自动化的检测系统，该系统可以嵌入到瓷砖生产线中，用于瓷砖的在线检测。
7. 应用和验证：将开发的检测方法和系统应用于真实的工厂环境中，以验证其性能和实用性。
以上这些技术点被详细阐述，并通过实验验证其可行性和有效性。论文中的研究工作对于推动瓷砖生产自动化、提高生产效率、降低人力成本等方面都具有积极的意义。
