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    基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的包覆層表面缺陷檢測(cè)方法*

    2014-12-10 04:59:16鄧博文孔小麗楊曉輝
    關(guān)鍵詞:分辨率半徑像素

    金 永,鄧博文,趙 磊,孔小麗,楊曉輝

    (1中北大學(xué)儀器科學(xué)與動(dòng)態(tài)測(cè)試教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,太原 030051;2駐845廠軍事代表室,西安 710302)

    0 引言

    包覆層表面缺陷的大小是影響固體火箭發(fā)動(dòng)機(jī)裝藥質(zhì)量的重要因素之一,表面缺陷的存在會(huì)導(dǎo)致缺陷處的包覆層變薄,使發(fā)動(dòng)機(jī)殼體失去防護(hù)。因此,針對(duì)包覆層表面缺陷的檢測(cè)對(duì)保證發(fā)動(dòng)機(jī)裝藥質(zhì)量具有重要實(shí)際意義。

    基于機(jī)器視覺(jué)的方法是檢測(cè)包覆層表面缺陷的一個(gè)有效手段[1]。通過(guò)采集和處理包覆層內(nèi)表面圖像,實(shí)現(xiàn)包覆層內(nèi)表面缺陷的檢測(cè)。如圖1所示為采集的含有缺陷的表面圖像。

    從圖1可以看出,表面缺陷為相對(duì)于背景灰度的高灰度和低灰度區(qū)域。由于圖像的背景光強(qiáng)不一致和缺陷處的信噪比較低,難以分割出缺陷區(qū)域,無(wú)法計(jì)算出準(zhǔn)確的缺陷位置和大小。文獻(xiàn)[2]采用模式匹配的方法消除了背景光強(qiáng)的不一致性[2],提高了缺陷的信噪比。由于需要采集無(wú)缺陷的標(biāo)準(zhǔn)圖像,增加了檢測(cè)的復(fù)雜性。文中擬采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的處理方法對(duì)圖像進(jìn)行處理。

    圖1 含有缺陷的包覆層表面圖像

    1 標(biāo)定及有效檢測(cè)區(qū)域的確定

    采集的包覆層表面缺陷圖像是以圖像的中心O(x0,y0)為圓心(采集圖像分辨率為768*576,因此x0=384,y0=288),半徑越大的檢測(cè)分辨率越高,反之越低,而同一半徑上的檢測(cè)分辨率相同。因此可通過(guò)過(guò)圓心的半徑對(duì)圖像進(jìn)行標(biāo)定。

    如圖2所示為標(biāo)定示意圖,具體過(guò)程如下:O(x0,y0)為圖像中心,最大中心半徑rmax=480,r為圓的半徑。不同半徑的像素間的實(shí)際長(zhǎng)度稱(chēng)為徑向長(zhǎng)度h(x,y),同一半徑的圓上像素間的實(shí)際長(zhǎng)度稱(chēng)為周向長(zhǎng)度 l(x,y)。

    圖2 缺陷圖像標(biāo)定示意圖

    根據(jù)圖像所覆蓋的實(shí)際區(qū)域,可建立實(shí)際尺寸與像素之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,分別計(jì)算出徑向長(zhǎng)度和周向長(zhǎng)度與半徑的關(guān)系曲線,如圖3、圖4所示。

    圖3 徑向長(zhǎng)度與半徑的關(guān)系曲線

    圖4 周向長(zhǎng)度與半徑的關(guān)系曲線

    從關(guān)系曲線可以看出,半徑小于200像素的分辨率很低,因此將半徑大于200像素區(qū)域作為有效的檢測(cè)區(qū)域。

    2 缺陷特征的增強(qiáng)

    數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)中的頂帽變換THAT(f)的定義為圖像f(x,y)與圖像 f(x,y)的開(kāi)運(yùn)算之差;低帽變換BHAT(f)的定義為圖像f(x,y)與圖像f(x,y)的閉運(yùn)算之差[3-5]。

    表面缺陷大部分由氣泡產(chǎn)生,多呈近似圓形。文中選取直徑為6,高度為1的圓形模版g(x,y)作為結(jié)構(gòu)元素。

    分別對(duì)圖像f(x,y)進(jìn)行如下頂帽和低帽變換:

    將頂帽變換與低帽變換的結(jié)果進(jìn)行相減運(yùn)算:

    得到的f'(x,y)為增強(qiáng)后的圖像。對(duì)圖1進(jìn)行如上增強(qiáng)處理的結(jié)果如圖5所示。

    圖5 增強(qiáng)后的缺陷圖像

    從圖中可以看出,背景光強(qiáng)的不一致性得到了有效的消除,并且缺陷處的特征得到了有效增強(qiáng)。

    3 高低閾值結(jié)合的分割方法

    為了準(zhǔn)確確定缺陷大小以及缺陷的位置信息,對(duì)增強(qiáng)后的圖像需要進(jìn)行分割。較低閾值的分割會(huì)導(dǎo)致缺陷范圍過(guò)大,包含過(guò)多的無(wú)用的背景灰度;而較高的閾值使得缺陷尺寸變小,降低檢測(cè)精度。文中采用高低閾值相結(jié)合的分割方法,即通過(guò)設(shè)置低閾值將缺陷區(qū)域提取出來(lái),在提取的缺陷區(qū)域內(nèi)采用高閾值進(jìn)行分割,得到缺陷的大小。

    對(duì)增強(qiáng)的圖像f'(x,y)進(jìn)行高低閾值分割,實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:

    1)設(shè)定低灰度閾值T1=10,提取缺陷區(qū)域,將|f'(x,y)|<T1的像素值分割成背景,|f'(x,y)|> T1的像素值不變,即:

    2)對(duì)于提取出來(lái)的 f″(x,y)≠0 的缺陷區(qū)域,在缺陷區(qū)域內(nèi)分割出缺陷:

    其中T2為該缺陷區(qū)域內(nèi)的像素值的平均值。

    對(duì)圖5的有效檢測(cè)區(qū)域進(jìn)行高低閾值分割,結(jié)果如圖6所示。

    圖6 缺陷圖像分割結(jié)果

    4 缺陷大小和位置的計(jì)算方法

    分割后的每個(gè)缺陷分別為一個(gè)連通區(qū)域,可在有效檢測(cè)區(qū)域內(nèi)對(duì)連通區(qū)域標(biāo)記,記錄各連通區(qū)域內(nèi)的每個(gè)像素點(diǎn)(xi,yi)以及像素點(diǎn)個(gè)數(shù)N。則缺陷位置的計(jì)算方法為:

    缺陷位置的角度φ為:

    缺陷大小S以及缺陷近似直徑φ為:

    位置位于不同半徑上的缺陷,由于所對(duì)應(yīng)的徑向長(zhǎng)度h不同,所對(duì)應(yīng)的實(shí)際距離也不等。設(shè)最大中心半徑rmax上的像素的實(shí)際距離應(yīng)為0 mm,沿半徑方向向圖像中心靠近一個(gè)像素,實(shí)際距離增加該像素的徑向長(zhǎng)度h。則缺陷中心距檢測(cè)起始位置的實(shí)際距離H由式(11)計(jì)算得出。

    其中:r為缺陷位置的半徑;n為缺陷所在圖像序列;Ht為每幅圖像采集間隔(第一幅圖像n=1)。

    5 檢測(cè)結(jié)果

    采用上述方法對(duì)測(cè)試發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行檢測(cè),檢測(cè)結(jié)果如表1所示。

    表1 測(cè)試發(fā)動(dòng)機(jī)的檢測(cè)結(jié)果

    其中,圖像序列1中的缺陷分別為位置27 mm和31 mm處的Φ1 mm與Φ0.5 mm的人工缺陷,位置檢測(cè)結(jié)果為27.2 mm和31.3 mm,大小為1.03 mm 及0.51 mm。因此文中所使用的檢測(cè)方法的位置檢測(cè)精度小于0.4 mm,檢測(cè)分辨率可達(dá)到Ф0.5 mm,尺寸檢測(cè)精度小于0.2 mm。

    文獻(xiàn)[1-2]的方法所達(dá)到的指標(biāo)為表面缺陷的檢測(cè)分辨率達(dá)到Ф5 mm,位置定位精度小于1 mm。對(duì)比結(jié)果可以看出,該方法在檢測(cè)分辨率和檢測(cè)精度均有明顯提高,進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。

    6 結(jié)論

    文中采用的基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的檢測(cè)方法無(wú)需采集無(wú)缺的標(biāo)準(zhǔn)圖像,同時(shí)有效地消除了光強(qiáng)的不一致性,不僅提高了檢測(cè)的可靠性,而且增強(qiáng)了缺陷特征;通過(guò)高低閾值的分割方法實(shí)現(xiàn)了缺陷圖像的準(zhǔn)確分割;利用采用中心半徑標(biāo)定的方法,實(shí)現(xiàn)了圖像有效檢測(cè)區(qū)域的標(biāo)定,得到了缺陷大小以及位置。檢測(cè)結(jié)果表明:位置檢測(cè)精度小于0.4 mm,檢測(cè)分辨率可達(dá)到Ф0.5 mm,尺寸檢測(cè)精度小于0.2 mm。

    [1]郭慧平,王召巴,金永.火箭發(fā)動(dòng)機(jī)包覆層表面缺陷檢測(cè)系統(tǒng)研究[J].電子測(cè)試,2011(2):71-75.

    [2]陳國(guó)棟,王召巴,金永,等.火箭發(fā)動(dòng)機(jī)包覆層表面缺陷定位技術(shù)[J].山西電子技術(shù),2011(3):31-34.

    [3]劉志敏,楊杰.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的圖像形態(tài)濾波[J].紅外與激光工程,1999,28(4):1-16.

    [4]崔寶俠,李?lèi)?ài)軍,蘇桂華.基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的交通圖像濾波處理方法研究[J].沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2007,29(2):192-199.

    [5]朱曉亮,彭復(fù)員,楊述斌,等.基于多尺度形態(tài)學(xué)的弱目標(biāo)圖像處理方法[J].紅外與激光工程,2002,31(6):482-485.

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