计算机视觉 - 用于基于图切割算法的木材堆叠测量的权重估计（基于圆形霍夫变换和局部圆度测量）

一、背景说明

        计算机视觉技术在木材行业中被用于检测和测量成堆木材中的原木。主要是测量原木的数量及其体积和尺寸。很多场景都是手动测量和收集此类数据，耗费人力并且存在人为错误的风险。可靠的替代工业技术是使用激光扫描仪来扫描，然后估计木材堆中每根原木的长度、尺寸和体积。然而，安装和维护激光扫描仪是一种成本昂贵的解决方案。并且在工厂设施之外不容易进行扫描。

        在我们的场景中，图像由合作林业的人员拍摄，分辨率为640x480像素。这些图像可能会模糊、曝光过度或曝光不足，这意味着图像质量可能远非理想。此外，林业员工需要使用一些已知尺寸的标记以及原木，以便将提取的信息从像素域转换为以厘米为单位的真实世界测量值。这些标记还将遮挡一些原木，如下图e所示。有时，林业公司的员工还被要求在一些原木上写入一些手动测量的数据，以进一步验证半自动系统，这显然会改变原木的质地和颜色，如下图f所示。

        与木材工业中的其他研究主题（如木材图案识别、树皮检测和树木整体分类）相比，原木表面分割是一个不太常见的研究主题。最早进行原木表面分割的算法专注于对输入图像进行阈值处理，直到只出现木材