任子真,王保輝
(沈陽(yáng)化工大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,遼寧 沈陽(yáng) 110142)
近些年,在塑料鉚接的實(shí)際生產(chǎn)過(guò)程中,利用圖像處理對(duì)鉚接的合格程度進(jìn)行判斷得到了廣泛關(guān)注。隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展,視覺(jué)傳感器技術(shù)也應(yīng)用到了鉚接縫隙的檢測(cè)過(guò)程中。利用視覺(jué)傳感器技術(shù)來(lái)獲得鉚接結(jié)果的特征信息,獲取的結(jié)果具有信息量大、不需與被檢測(cè)物接觸、精度高和靈敏度高等特點(diǎn),可適用于各種塑料鉚接的檢測(cè)場(chǎng)合,具有發(fā)展前途。
視覺(jué)傳感器由于可以遠(yuǎn)離被檢測(cè)物體,采集信息量豐富,得到廣泛應(yīng)用。采用CCD光學(xué)器件組成塑料鉚縫的圖像信息采集傳感系統(tǒng),然后將獲取的鉚縫圖形信息進(jìn)行圖像處理和縫隙寬度的計(jì)算,獲得塑料鉚接中鉚接縫隙的寬度。根據(jù)這個(gè)結(jié)果控制執(zhí)行機(jī)構(gòu),判斷此被檢測(cè)產(chǎn)品是否已經(jīng)鉚接或者是否鉚接合格,提高產(chǎn)品鉚合格率。
圖1 系統(tǒng)的功能框圖
塑料錨機(jī)縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)主要由視覺(jué)傳感、圖像處理和縫隙寬度的計(jì)算3部分組成。在塑料鉚接縫隙的圖像檢測(cè)過(guò)程中,首先由視覺(jué)傳感器獲取塑料鉚接縫隙的圖像信息,并將信息傳輸?shù)絇C;然后PC對(duì)所獲取的圖像信息進(jìn)行處理,減少圖像中的噪聲污染,并加強(qiáng)塑料鉚接縫隙圖像的特征信息;再通過(guò)所設(shè)計(jì)的算法來(lái)提取鉚接縫隙的特征點(diǎn),獲取鉚接縫隙的寬度。計(jì)算機(jī)把此寬度與系統(tǒng)中所存的標(biāo)準(zhǔn)寬度范圍進(jìn)行對(duì)比,如果在未鉚的范圍,則說(shuō)明此被測(cè)物沒(méi)有進(jìn)行鉚接;如果在不合格的范圍,則說(shuō)明此被測(cè)物鉚接不合格,從而實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)實(shí)時(shí)檢測(cè)的目的。系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的功能框圖如圖1所示。塑料錨接縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)主要是在VS2010開(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行的,開(kāi)發(fā)界面如圖2所示。
圖像處理是塑料鉚接縫隙圖像檢測(cè)系統(tǒng)的核心部分,包括對(duì)塑料鉚接縫隙圖像的預(yù)處理和圖像的檢測(cè)技術(shù)等,最終獲取縫隙圖像的邊緣特征。首先對(duì)CCD所采集到的鉚接縫隙圖像進(jìn)行灰度變換,本文中所用的灰度變換算法的表達(dá)式為:
式(1)表示將原圖中灰度值分布在[a,b]范圍內(nèi)的像素值映射到[0,255]范圍內(nèi),使該范圍內(nèi)的景物因?qū)Ρ榷日箤挾忧逦阌谟^(guān)察。
為了削弱或消除灰度圖像中的無(wú)關(guān)噪聲信息,增強(qiáng)圖像的整體對(duì)比度,強(qiáng)調(diào)邊界特征,需要對(duì)其進(jìn)行濾波平滑處理。圖像濾波處理方法有均值濾波法和中值濾波法。均值濾波是一種線(xiàn)性的空間濾波器,其響應(yīng)是包含在濾波模板中像素的簡(jiǎn)單平均值。其概念十分直觀(guān),就是用濾波模板確定的鄰域內(nèi)像素的平均灰度去代替圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的值,減少了圖像灰度的“尖銳”變化,進(jìn)而達(dá)到濾掉一定噪聲的目的。均值濾波法的表達(dá)式為:
其中,x,y=0,1,2,…,N-1;S 為(x,y)點(diǎn)領(lǐng)域中點(diǎn)的坐標(biāo)集合,但其中不包括(x,y)點(diǎn);M為集合內(nèi)坐標(biāo)點(diǎn)的總數(shù)。均值濾波法的優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單,計(jì)算速度相對(duì)較快,但是這些優(yōu)點(diǎn)是以一定程度上造成圖像模糊為代價(jià)的。
中值濾波是一種非線(xiàn)性的空間濾波,其原理是首先確定一個(gè)奇數(shù)像素的窗口W,窗口內(nèi)像素按灰度大小排隊(duì)后,用其中間位置的灰度值代替原 f(x,y)灰度值窗口中心的灰度值 g(x,y)。 表達(dá)式為:
其中,W為選定窗口的大小,f(x-k,y-l)為窗口 W 的像素灰度值。
將均值濾波和中值濾波放在此設(shè)計(jì)中進(jìn)行比較,鉚接縫隙濾波前后比較如圖3所示。
從圖3可以看出,中值濾波克服了均值濾波所帶來(lái)的圖像模糊,更好地去除了孤立點(diǎn)、線(xiàn)的噪聲以及二值噪聲的同時(shí)很好地保留了圖像的邊緣。圖像二值化在圖像處理中同樣起著重要的作用,因?yàn)閷?duì)于圖像來(lái)說(shuō),過(guò)多的灰度值信息將會(huì)影響圖像檢測(cè)和識(shí)別的速度。為了減少灰度冗余信息,需要將不同灰度級(jí)的目標(biāo)圖像與背景圖像進(jìn)行分離,即進(jìn)行圖像二值化。本文所采用的圖像二值化方法是迭代閾值法,其算法如下:
其中,hm是灰度為m時(shí)的像素個(gè)數(shù),共有L個(gè)灰度級(jí),當(dāng)Zi+1=Zi時(shí)結(jié)束迭代。
在經(jīng)歷上述處理步驟后,對(duì)處理后的圖像進(jìn)行鉚接縫隙邊緣識(shí)別。鉚接縫隙的識(shí)別是本圖像處理的根本目的,而本文中的鉚接縫隙的邊緣是一個(gè)圓環(huán)弧,因此使用Hough變換。Hough變換對(duì)圓的檢測(cè)有著其特有的優(yōu)點(diǎn),Hough變換是利用圖像全局特性而將邊緣像素連接起來(lái)組成區(qū)域封閉邊界的一種方法。對(duì)于圓來(lái)說(shuō),半徑為 r,圓心坐標(biāo)為(a,b)的圓在參數(shù)空間中表示為:
此時(shí),點(diǎn) x=(xi,yi)T,a=[a,b,r]T, 其參數(shù)空間為三維。顯然,在參數(shù)空間中,式(5)表示的是一個(gè)三維錐面,它的物理意義是,圖像空間中的圓對(duì)應(yīng)著參數(shù)空間中的一個(gè)點(diǎn),而圖像空間中的一個(gè)點(diǎn)(x,y)對(duì)應(yīng)著參數(shù)空間中的一個(gè)三維直立圓錐,該點(diǎn)約束了通過(guò)該點(diǎn)一族圓的參數(shù)(a,b,r),如圖 4所示。對(duì)于圖像空間中的一個(gè)圓,它的半徑是固定不變的,圓周上的各個(gè)點(diǎn)組成的集合在參數(shù)空間中就表現(xiàn)為r相等而a、b不等的各個(gè)圓錐的集合,如圖5所示。
顯然,圖像空間中圓上的點(diǎn)映射到參數(shù)空間中的一族圓錐的交點(diǎn)正好對(duì)應(yīng)于圓的圓心坐標(biāo)和圓的半徑。對(duì)參數(shù)空間適當(dāng)量化,得到一個(gè)三維的累加器陣列,陣列中的每一個(gè)立方小格對(duì)應(yīng)(a,b,r)的參數(shù)離散值。對(duì)圖像空間所存在的圓邊界形狀檢測(cè)時(shí),先計(jì)算圖像每點(diǎn)強(qiáng)度的梯度信息,然后根據(jù)適當(dāng)閾值求出邊緣,再計(jì)算與邊緣上的每一點(diǎn)像素距離為 r的所有點(diǎn)(a,b),同時(shí)將對(duì)應(yīng)(a,b,r)立方小格的累加器加。改變 r值(可以根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)確定其變化范圍,減少計(jì)算量)再重復(fù)上述過(guò)程,當(dāng)對(duì)全部邊緣點(diǎn)變換完成后,對(duì)三維陣列的所有累加器的值進(jìn)行檢驗(yàn),其峰值小格的坐標(biāo)就對(duì)應(yīng)著圖像空間中圓的圓心。數(shù)字圖像式可寫(xiě)為:
其中,ε是對(duì)圖像進(jìn)行數(shù)字化和量化的補(bǔ)償。利用上述圖像處理技術(shù)處理的結(jié)果如圖6、圖7所示。
根據(jù)以上圖像處理算法,由設(shè)計(jì)出的圖像處理程序找出鉚接縫隙每一點(diǎn)的邊緣坐標(biāo),設(shè)(i,j)為圖像上縫隙外邊緣其中一點(diǎn)的坐標(biāo),然后分別計(jì)算該點(diǎn)和縫隙內(nèi)邊緣各點(diǎn)(m,n)之間的距離,再取它們中間的最小值即為該點(diǎn)縫隙的寬度。設(shè)該點(diǎn)縫隙的寬度為:
則該點(diǎn)縫隙的實(shí)際寬度為D=R·di,其中R為寬度系數(shù),在這里R=3。為了消除測(cè)量結(jié)果具有的偶然性,對(duì)每一幅圖像都取3次縫隙寬度值,然后再對(duì)這3組縫隙寬度值進(jìn)行平均運(yùn)算得到平均值再把與標(biāo)準(zhǔn)值進(jìn)行對(duì)比,若D在標(biāo)準(zhǔn)值的閾值范圍內(nèi),則說(shuō)明此被測(cè)物合格,否則為不合格產(chǎn)品。測(cè)量結(jié)果如表1所示。
表1 測(cè)量結(jié)果與閾值比對(duì)
圖像處理技術(shù)是隨著計(jì)算機(jī)的發(fā)展而新興的一門(mén)學(xué)科,圖像處理技術(shù)至今仍處在發(fā)展階段?,F(xiàn)在已經(jīng)提出的鉚接縫隙圖像處理方法大都是針對(duì)具體問(wèn)題提出的,因此對(duì)一幅鉚接縫隙圖像沒(méi)有通用的處理方法。本文運(yùn)用了圖像處理技術(shù)對(duì)鉚接縫隙圖像進(jìn)行處理,識(shí)別出縫隙的內(nèi)外邊緣,再通過(guò)縫隙的寬度計(jì)算法求出了縫隙的寬度,并與標(biāo)準(zhǔn)寬度閾值進(jìn)行比較得到具體的錨接結(jié)果,最終得到比較理想的效果。
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