基于ViBe的高光背景下工件目标检测
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1.西安工程大学;2.深圳罗博泰尔机器人有限公司

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TN

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陕西省科技厅项目(2018GY-173) ;中国纺织工业联合会科技项目(2018092)。


Workpiece Object Detection with ViBe in Highlight Background
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    摘要:

    针对工业制造中人工检测工件目标效率低的问题,提出了一种基于ViBe的高光背景下工件目标检测方法,称为B-ViBe。首先利用双边滤波法去除工件高光区域,接着为每个像素建立一个存储当前位置或相邻位置像素值的集合,最后将当前像素值与该集合中的像素值进行比较,判断像素是否属于背景,并通过随机选择背景模型中的像素值更新模型,该方法只需单个视频帧便可完成初始化,极大地提高了检测效率。实验结果表明,B-ViBe有效解决了工件检测因高光所产生的影响,在检测准确性和视觉效果方面都优于另外三种比较算法,能够为工业制造中的工件目标识别和跟踪提供良好基础。

    Abstract:

    This paper proposed a detection method with improved ViBe algorithm is proposed for the workpiece object aiming at the problem of low efficiency of manual inspection of workpieces in industrial manufacturing. Firstly, the bilateral filter method is used to remove the highlight area of the workpiece, and then a set of pixel values for storing the current position or adjacent positions is established for each pixel. Finally, the current pixel is compared with the pixel value in the set to determine whether the pixel belongs to the background, and the model is updated by randomly selecting the pixel value in the background model. This method requires only a single video frame to complete the initialization, greatly improving the detection efficiency. Compared with the traditional ViBe algorithm, it can effectively remove the influence of workpiece detection for highlights. Meanwhile, the detection accuracy and visual effect are superior to other three comparison algorithms,which can lay a good foundation for the identification and tracking of workpiece in industrial production.

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  • 收稿日期:2019-08-27
  • 最后修改日期:2019-10-16
  • 录用日期:2019-10-16
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